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Enregistrement W2789520420 · doi:10.1145/3195836.3195838

How do practitioners perceive assurance cases in safety-critical software systems?

2018· preprint· en· W2789520420 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSafety assuranceProcess (computing)Multidisciplinary approachLife-critical systemProcess managementRisk analysis (engineering)Knowledge managementComputer scienceSoftwareEngineeringBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safety-critical software systems are those whose failure or malfunction could result in casualty and/or serious financial loss. In such systems, safety assurance cases (SACs) are an emerging approach that adopts a proactive strategy to produce structuralized safety justifications and arguments. While SACs are recommended in many software-intensive safety-critical domains, the lack of knowledge regarding the practitioners' perspectives on using SACs hinders effective adoption of this approach. To gain such knowledge, we interviewed nine practitioners and safety experts who focused on safety-critical software systems. In general, our participants found the SAC approach beneficial for communication of safety arguments and management of safety issues in a multidisciplinary setting. The challenges they faced when using SACs were primarily associated with (1) a lack of tool support, (2) insufficient process integration, and (3) scarcity of experienced personnel. To overcome those challenges, our participants suggested tactics that focused on creating direct safety arguments. Process and organizational adjustments are also needed to streamline SAC analysis and creation. Finally, our participants emphasized the importance of knowledge sharing about SACs across software-intensive safety-critical domains.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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