A Proposal for a Predictive Performance Assessment Model in Complex Sociotechnical Systems Combining Fuzzy Logic and the Functional Resonance Analysis Method (FRAM)
Notice bibliographique
Résumé
Modern sociotechnical systems exhibit dynamic and complex behavior, which can be difficult to anticipate, model and evaluate. The perpetually evolving nature and the emergent properties of such systems require a continuous re-evaluation of adopted safety and risk analysis methods to comply with arising challenges and ensure successful performance. One of the interesting methods proposed in recent years is the Functional Resonance Analysis Method (FRAM). FRAM adopts a systemic perspective to model sociotechnical systems characterizing non-linear relationships and quality of outcome arising from performance variability and functional resonance. This paper aims to further improve the framework and expand the spectrum of features provided by FRAM through the integration of fuzzy logic. Fuzzy logic offers adequate mathematical tools capable of quantifying qualitative concepts and uncertain information applying comprehensible inference systems based on human judgement. An example of a possible application scenario is included through a simulation of aircraft on-ground deicing operations. The preliminary results of this project present an approach to generate numerical indicators for the quality of outputs, which can allow for a more comprehensible representation of potential performance variability. The presented model, however, requires further validation and optimization work to provide more representative and reliable results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».