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Enregistrement W2975232136 · doi:10.1002/j.2334-5837.2019.00596.x

Validating a System Architecture Model (SAM) for a Department of Defense (DoD) Acquisition Program Using a Phased Approach

2019· article· en· W2975232136 sur OpenAlexaff
Gene Rosenthal

Notice bibliographique

RevueINCOSE International Symposium · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceConsistency (knowledge bases)ReuseSoftware engineeringFocus (optics)Set (abstract data type)Systems architectureSystems engineeringArchitectureInformation systemProgramming languageEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the benefits of taking of Model‐Based Systems Engineering (MBSE) approach to capturing information such as system design, requirements, and verification information within a digital, object‐oriented System Architecture Model (SAM) is it eliminates the risk of manually creating a set of text‐based documents that must be maintained separately for consistency. Digital definition of this information eases configuration management and allows reuse, so that engineers can focus more on the technical challenges of system development and less on the tedium of document management. To ensure the SAM accurately reflects system description, uses consistent terms, and content is not duplicated, the model must be validated. This paper recaps the journey taken by a legacy DoD Acquisition Program transition of safety critical functions from a document‐centric to a model‐based environment, but the focus will be on model validation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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