Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,025 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».