Proceedings of the 6th ACM SIGPLAN international conference on Principles and practice of declarative programming
Notice bibliographique
Résumé
This volume consists of the refereed papers presented at the 6th ACM-SIGPLAN International Conference on Principles and Practice of Declarative Programming, held in Verona, Italy, August 24-26, 2004. PPDP'04 is the sixth in this series of international meetings on declarative programming. The previous meetings were held in Uppsala, Sweden in 2003, Pittsburgh, USA in 2002, Firenze, Italy in 2001, Montreal, Canada in 2000, and Paris, France in 1999.The goal of the PPDP conferences is to present research on the use of declarative methods in programming and on the design, implementation and application of programming languages that support such methods. The emphasis is on ideas that transcend the boundaries of any one declarative formalism, thus being of interest to those working in any declarative paradigm.44 papers were submitted to the conference. Each paper was reviewed by at least 3 program committee members or their designees. All papers on which there was disagreement had at least 4 readers. After intensive electronic discussion, the Program committee decided to accept 21 papers. In addition to the accepted papers, the conference included talks by five invited speakers: Sheila McIlraith, Yannis Smaragdakis, Ehud Shapiro, Tom Henzinger, and Greg Morrisett. The invited speakers were shared with other co-located meetings: PEPM 2004 -- Symposium on Partial Evaluation and Program Manipulation, LOPSTR 2004 -- International Symposium on Logic-based Program Synthesis and Transformation, and SAS 2004 -- Static Analysis Symposium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,030 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».