La compilation de patrons de filtrage sous Erlang
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Mmoire accept le: 3/0u2,,u) 2Goo Le premier chapitre constitue une introduction au langage fonctionnel Erlang.Nous y dcrivons les principales caractristiques du langage ainsi que sa syntaxe.Le second chapitre prsente une comparaison du langage Erlang avec le langage Scheme afin d'illustrer les similitudes entre les deux langages tout en soulignant quelques aspects qui les diffrencient.Le troisime chapitre traite de la rduction du langage Erlang vers un sous-langage de niveau plus bas.Nous y verrons comment cette rduction permet de centraliser le filtrage de patrons sous une seule forme syntaxique.Nous verrons aussi que le souslangage possde d'autres proprits intressantes d au fait que le traitement d'erreur n'y est plus implicite.Le quatrime chapitre est consacr la compilation efficace du sous-langage vers Scheme.L'attention sera porte sur la compilation de l'unique forme syntaxique permettant le filtrage.Nous y prsenterons une analyse des diffrents aspects entourant la problmatique du filtrage.Le cinquime chapitre traite du problme de la prdiction des tests par la conservation de l'information recueillie l'issue des tests effectus.Nous y verrons comment les rgles rgissant les liens structurels des donnes peuvent tre explicits au compilateur par l'utilisation des expressions de tests.Le sixime chapitre traite de l'laboration d'heuristiques permettant l'optimisation de l'arbre de dcision par le choix appropri de l'ordre d'valuation des tests.Nous adapterons l'algorithme de Baudinet et MacQueen aux fonctionnalits spcifiques du langage Erlang.Des rsultats intressants en teline de performance et de taille du code gnr y sont aussi prsents.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it