Impediments to Regulatory Compliance of Requirements in Contractual Systems Engineering Projects
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale contractual systems engineering projects often need to comply with myriad government regulations and standards as part of contractual obligations. A key activity in the requirements engineering (RE) process for such a project is to demonstrate that all relevant requirements have been elicited from the regulatory documents and have been traced to the contract as well as to the target system components. That is, the requirements have met regulatory compliance. However, there are impediments to achieving this level of compliance due to such complexity factors as voluminous contract, large number of regulatory documents, and multiple domains of the system. Little empirical research has been conducted in the scientific community on identifying these impediments. Knowing these impediments is a driver for change in the solutions domain (i.e., creating improved or new methods, tools, processes, etc.) to deal with such impediments. Through a case study of an industrial RE project, we have identified a number of key impediments to achieving regulatory compliance in a large-scale, complex, systems engineering project. This project is an upgrade of a rail infrastructure system. The key contribution of the article is a number of hitherto uncovered impediments described in qualitative and quantitative terms. The article also describes an artefact model, depicting key artefacts and relationships involved in such a compliance project. This model was created from data gathered and observations made in this compliance project. In addition, the article describes emergent metrics on regulatory compliance of requirements that can possibly be used for estimating the effort needed to achieve regulatory compliance of system requirements.
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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 | 0,099 | 0,300 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».