MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2051185212 · doi:10.1109/mc.2008.37

A Product-Focused Approach to Software Certification

2008· article· en· W2051185212 sur OpenAlexaff
T. S. E. Maibaum, Alan Wassyng

Notice bibliographique

RevueComputer · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationComputer scienceProduct (mathematics)Process (computing)Software qualitySoftwareProduct certificationSoftware quality controlProcess managementEngineering managementRisk analysis (engineering)Software engineeringComputer securitySoftware developmentBusinessEngineeringManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The self-regulation of critical products doesn't work - certification by overseeing bodies is necessary. As software invades more areas of everyday life, certification of systems containing software is increasingly important for governments, industry, and consumers alike. Even if an organization isn't worried about safety, it must consider the consequences of using mission-critical software that isn't certified or qualified as fit for purposes. The US Sarbanes-Oxley Act of 2002, for example, imposes stringent requirements on companies' financial IT systems. Many standards bodies and licensing authorities describe attributes of processes by which software should be developed to meet certain standards or certification criteria. However, a good process on its own doesn't necessarily result in high-quality software. Standards and certification processes should be primarily product-focused rather than process-based to raise the certainty in evaluation of software reliability. Evaluations should be based on direct evidence about the product's attributes, not circumstantial evidence about the process.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0030,023
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations41
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComputerMême sujetSafety Systems Engineering in AutonomyTravaux en français237 207