The Generic Methodology for Verification and Validation to support acceptance of models, simulations and data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Generic Methodology for Verification and Validation (GM-VV) is a generic and comprehensive methodology for structuring, organizing and managing the verification and validation (V&V) of modelling and simulation (M&S) assets. The GM-VV is an emerging recommended practice within the Simulation Interoperability Standards Organization (SISO). The GM-VV provides a technical framework to efficiently develop arguments to justify why M&S assets are acceptable or unacceptable for a specific intended use. This argumentation supports M&S stakeholders in their acceptance decision-making process regarding the development, application and reuse of such M&S assets. The GM-VV technical framework assures that during the execution of the V&V work the decisions, actions, information and evidence underlying such acceptance arguments will be traceable, reproducible, transparent and documented. Since the GM-VV is a generic (i.e. abstract) methodology it must be tailored to fit the specific V&V needs of a M&S organization, project or application domain. Therefore, V&V practitioners must incorporate specific V&V techniques within the generic architectural template offered by the GM-VV in order to properly assess the M&S assets under review. The first part of this paper provides an introductory overview of the GM-VV basic principles, concepts, methodology components and their interrelationships. The second part of the paper focuses on how the GM-VV may be tailored for a specific simulation application. This effort is illustrated with some results and lessons learned from several technology demonstration programs of the Dutch Ministry of Defence.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle