Proceedings of the 9th ACM SIGPLAN International Workshop on Type-Driven Development
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the 9th ACM SIGPLAN International Workshop on Type-Driven Development (TyDe 2024), co-located with the International Conference on Functional Programming (ICFP 2024).The workshop aims to discuss how static type information may be used effectively in the development of computer programs, bringing together leading researchers and practitioners who are using or exploring types as a means to support program development.The TyDe workshop was created by merging two previous workshops: the Workshop on Dependently Typed Programming and the Workshop on Generic Programming, thus combining two valuable research areas that combine both theory and practice having types as their foundation.Beyond these two pillars, other topics of interest include the design and implementation of strongly typed programming languages, building tooling and editor support that exploit type information, and using types in the derivation, calculation, or construction of programs.This year, the program of the workshop included 11 contributed talks and a keynote talk by Gabriele Keller of the University of Utrecht.The call for submissions sought both full papers (up to 12 pages, published in the ACM Digital Library) and extended abstracts (up to 3 pages, not formally published but posted on the workshop webpage).All submissions received (at least) three reviews and were evaluated as follows: all submissions for relevance and interest to the TyDe community, and full papers additionally for the novelty and significance of their results.We received 7 full papers and 6 extended abstracts, of which 6 and 5 were accepted, respectively.We would like to express our thanks to the contributors, the program committee members, the external reviewers, the TyDe steering committee, and the organizers of ICFP 2024.
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 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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,027 |
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 ».