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Enregistrement W4246123776 · doi:10.3233/fi-2016-1395

Preface

2016· article· la· W4246123776 sur OpenAlexfundno aff
Daniela Inclezan, Marco Maratea, Victor W. Marek

Notice bibliographique

RevueFundamenta Informaticae · 2016
Typearticle
Languela
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, Reasoning, and Knowledge
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLibera Università di BolzanoUniversität BremenUniversità della CalabriaMarmara ÜniversitesiUniwersytet WarszawskiUniversità degli Studi dell'AquilaUniversidade de LisboaUniversidad Nacional del SurUniversità degli Studi di GenovaUniversidad Politécnica de MadridAalto-YliopistoUniversidade da CoruñaUniversität PotsdamUniversity of BathTexas Tech UniversitySimon Fraser UniversityArizona State UniversityUniversity of OxfordUniversity of AlbertaDrexel University
Mots-clésAnswer set programmingComputer scienceConstraint programmingStable model semanticsSemantics (computer science)Set (abstract data type)Theoretical computer scienceConstraint satisfactionLogic programmingConstraint satisfaction problemProgramming languageNon-monotonic logicMathematicsArtificial intelligenceOperational semanticsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Answer Set Programming (ASP) is a logic programming, declarative, paradigm that was introduced in the late 1990s, based on the answer set semantics of logic programs proposed by Gelfond and Lifschitz a decade earlier.To date, ASP has been applied to a variety of domains and demonstrated its suitability for solving reasoning tasks such as knowledge-intensive tasks and combinatorial search problems.One direction of ASP research focuses on the development of efficient methods for computing answer sets.Novel techniques were initially adapted from SAT, then designed on purpose for ASP, e.g. to deal with specific ASP constructs, like aggregates, or to solve different reasoning tasks, such as cautious reasoning.More recently, ideas have been derived from the study of the relationship between ASP and other computing paradigms, such as constraint satisfaction, quantified Boolean formulas, first-order logic, pseudo-Boolean solvers, theorem provers, description logics, and external means of computation.The goal of this direction is to be able to cope more efficiently with practical problems, and to extend the domains that can be modeled and solved via ASP and its extensions.A recent, successful direction is CASP, which integrates ASP and constraint programming to solve problems with mixed discrete-continuous dynamics.The Answer Set Programming and Other Computing Paradigms (ASPOCP) series of workshops aims at fostering the cross-fertilization between ASP and other approaches by providing a venue for discussing advances in theory, solving techniques, and applications.Furthermore, the workshop encourages research that crosses the boundaries of ASP in other original directions, including action languages, probabilistic reasoning and machine learning, multi-agent and multi-context systems, argumentation frameworks and modularity.The ASPOCP workshop series has been held annually since its first edition in 2008 as a co-located event with the International Conference on Logic Programming (ICLP).The workshop has become an established event, as demonstrated by the considerable number of submissions and participants at each edition.The eighth edition of the workshop (ASPOCP 2015 1 ) was held in Cork, Ireland, on August 31st, 2015, as an affiliated event of the 31st ICLP meeting, which was part of "The Year of George Boole."Eleven papers were presented and the authors were invited to submit extended versions to be con-

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4260,276

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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