Assurance via model transformations and their hierarchical refinement
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.
Notice bibliographique
Résumé
Assurance is a demonstration that a complex system (such as a car or a communication network) possesses an importantproperty, such as safety or security, with a high level of confidence. In contrast to currently dominant approaches to building assurance cases, which are focused on goal structuring and/or logical inference, we propose considering assurance as a model transformation (MT) enterprise: saying that a system possesses an assured property amounts to saying that a particular assurance view of the system comprising the assurance data, satisfies acceptance criteria posed as assurance constraints. While the MT realizing this view is very complex, we show that it can be decomposed into elementary MTs via a hierarchy of refinement steps. The transformations at the bottom level are ordinary MTs that can be executed for data specifying the system, thus providing the assurance data to be checked against the assurance constraints. In this way, assurance amounts to traversing the hierarchy from the top to the bottom and assuring the correctness of each MT in the path. Our approach has a precise mathematical foundation (rooted in process algebra and category theory) --- a necessity if we are to model precisely and then analyze our assurance cases. We discuss the practical applicability of the approach, and argue that it has several advantages over existing approaches.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle