MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2889370539

Poster: Assurance Cases for Scientific Computing Software

2018· article· en· W2889370539 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

RevueInternational Conference on Software Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationCorrectnessComputer scienceSoftwareSoftware engineeringSoftware security assuranceInformation assuranceFunction (biology)Computer securityInformation securityAlgorithmProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assurance cases, which provide an organized and explicit argument for correctness, should be used for certifying Scientific Computing Software (SCS), especially when the software impacts health and safety. Assurance cases have already been effectively used for safety cases for real time systems. Their advantages for SCS include engaging domain experts, producing only necessary documentation, and providing evidence that can potentially be verified/replicated by a third party. This paper illustrates assurance cases for SCS through the correctness case for 3dfim+, an existing medical imaging application. No errors were found in 3dfim+. However, the example still justifies the value of assurance cases, since the existing documentation is shown to have ambiguities and omissions, such as an incompletely defined ranking function and missing details on the coordinate system convention adopted. In addition, a potential concern for the software itself is identified: running the software does not produce any warning about the necessity of using data that matches the assumed parametric statistical model.

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 enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,231 · 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