VaqUoT: A Tool for Vacuity Detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper presents VaqUoT – a University of Toronto tool for vacuity detection, built on top of NuSMV. In one model-checking pass, VaqUoT establishes the truth value of a CTL formula as well as the largest set of nonoverlapping subformulas in which that formula is vacuous. We describe the tool and evaluate its performance. During model-checking, properties are sometimes satisfied by models for the wrong reasons. Suppose a CTL formula ψ = AG (r ∨ y ∨ g) is checked against a model of a traffic-light controller, where atomic propositions r, y, and g stand for the colors of the light: red, yellow, and green, respectively. The formula is intended to express that in every state the light has one of these colors. This requirement may not be satisfied, even if ψ passes the check: it is possible for the model to be overconstrained so that the light always stays red. In such cases, an answer “true”, given usually by modelcheckers, is insufficient; a user needs to know why the formula is satisfied. Vacuity detection [2] can help, by determining whether some parts of the formula do not matter for the verification, i.e., are vacuous. For instance, y and g should be reported as vacuous
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».