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Enregistrement W1580746601 · doi:10.1002/j.2334-5837.2000.tb00439.x

5.5.3 Supportability Assessment and Evaluation During System Architecture Development

2000· article· en· W1580746601 sur OpenAlexaff
Line H. Johannesen, Dinesh Verma

Notice bibliographique

RevueINCOSE International Symposium · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalytic hierarchy processSystems engineeringArchitectureDomain (mathematical analysis)Computer scienceHeuristicPerspective (graphical)Process (computing)Architecture frameworkEngineeringManagement scienceSoftware engineeringRisk analysis (engineering)Operations researchArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this technical paper is to present a framework for the evaluation of system architectures from a supportability and logistics perspective. A two‐pronged approach was implemented. The initial focus was on investigating the extent to which this issue had been addressed in the literature. Accordingly, this paper also presents a literature survey focused on the assessment and evaluation of system architectures in general, and their assessment and evaluation from a supportability perspective in particular. As part of the second thrust, leading system engineering practitioners and architects from the aerospace industry were interviewed. In this case, the objective was to synthesize the heuristic and experiential aspect of system architecture assessment and evaluation. The above two thrusts, theoretical and heuristic, led to the development of a domain independent evaluation framework represented in the form of an attribute hierarchy. The input information synthesized by this research, which lead to the evaluation framework development is presented in this technical paper. The Analytic Hierarchy Process (AHP) methodology is suggested as the preferred approach for the relative evaluation of alternative architectural approaches. Finally, extensions to this framework for increased applicability within specific domains are addressed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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