Notice bibliographique
Résumé
Introduction Everything done so far has emphasized the close correspondence between λ and CL, in both motivation and results, but only now do we have the tools to describe this correspondence precisely. This is the aim of the present chapter. The correspondence between the ‘extensional’ equalities will be described first, in Section 9B. The non-extensional equalities are less straightforward. We have = β in λ-calculus and = w in combinatory logic, and despite their many parallel properties, these differ crucially in that rule (ξ) is admissible in the theory λβ but not in CL w . To get a close correspondence, we must define a new relation in CL to be like β-equality, and a new relation in λ to be like weak equality. The former will be done in Section 9D below. (An account of the latter can be found in [ç H98].) Notation 9.1 This chapter is about both λ- and CL-terms, so ‘term’ will never be used without ‘λ-’ or ‘CL-’. For λ-terms we shall ignore changes of bound variables, and ‘ M ≡ α N ’ will be written as ‘ M ≡ N ’. (So, in effect, the word ‘λ-term’ will mean ‘α-convertibility class of λ-terms’, i.e. the class of all λ-terms α- convertible to a given one.) Define ∧ = the class of all (α-convertibility classes of) λ-terms, C = the class of all CL-terms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».