Lincx: a linear logical framework with first-class contexts
Notice bibliographique
Résumé
Linear logic provides an elegant framework for modelling stateful, imperative and con- current systems by viewing a context of assumptions as a set of resources. However, mech- anizing the meta-theory of such systems remains a challenge, as we need to manage and reason about mixed contexts of linear and intuitionistic assumptions. We present Lincx, a contextual linear logical framework with first-class mixed contexts. Lincx allows us to model (linear) abstract syntax trees as syntactic structures that may depend on intuitionistic and linear assumptions. It can also serve as a foundation for reasoning about such structures. Lincx extends the linear logical framework LLF with first-class (linear) contexts and an equational theory of context joins that can otherwise be very tedious and intricate to develop. This work may be also viewed as a generalization of contextual LF that supports both intuitionistic and linear variables, functions, and assumptions. We describe a decidable type-theoretic foundation for Lincx that only characterizes canonical forms and show that our equational theory of context joins is associative and commu- tative. Finally, we outline how Lincx may serve as a practical foundation for mechanizing the meta-theory of stateful systems.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».