The Generic Methodology for Verification and Validation to support acceptance of models, simulations and data
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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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 | 0,066 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».