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Enregistrement W4311273067 · doi:10.29007/fhnk

ARCH-COMP 2022 Category Report: Falsification with Ubounded Resources

2022· article· en· W4311273067 sur OpenAlexafffund
Gidon Ernst, Paolo Arcaini, Georgios Fainekos, Federico Formica, Jun Inoue, Tanmay Khandait, Mohammad Mahdi Mahboob, Claudio Menghi, Giulia Pedrielli, Masaki Waga, Yoriyuki Yamagata, Zhenya Zhang

Notice bibliographique

RevueEPiC series in computing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesJST-Mirai ProgramCore Research for Evolutional Science and TechnologyExploratory Research for Advanced TechnologyNational Science FoundationDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationACT-XJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDivision of Industrial Innovation and PartnershipsDefense Advanced Research Projects Agency
Mots-clésComparabilityCompetition (biology)ArchComputer scienceWork (physics)Data scienceSoftware engineeringEngineeringCivil engineeringMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents the results from the 2022 friendly competition in the ARCH work- shop for the falsification of temporal logic specifications over Cyber-Physical Systems. We briefly describe the competition settings, which have been inherited and adapted from the previous years, give background on the participating teams and tools, and discuss the selected benchmarks. In this year’s competition, in addition to the result validation introduced in the previous year, we change the experimental settings for a better account of the difficulty of benchmarks and for a better comparability between the tools.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0630,048

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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