Criteria to Systematically Evaluate (Safety) Assurance Cases
Notice bibliographique
Résumé
An assurance case (AC) captures explicit reasoning associated with assuring critical properties, such as safety. A vital attribute of an AC is that it facilitates the identification of fallacies in the validity of any claim. There is considerable published research related to confidence in ACs, which primarily relate to a measure of soundness of reasoning. Evaluation of an AC is more general than measuring confidence and considers multiple aspects of the quality of an AC. Evaluation criteria thus play a significant role in making the evaluation process more systematic. This paper contributes to the identification of effective evaluation criteria for ACs, the rationale for their use, and initial tests of the criteria on existing ACs. We classify these criteria as to whether they apply to the structure of the AC, or to the content of the AC. This paper focuses on safety as the critical property to be assured, but only a very small number of the criteria are specific to safety, and can serve as placeholders for evaluation criteria specific to other critical properties. All of the other evaluation criteria are generic. This separation is useful when evaluating ACs developed using different notations, and when evaluating ACs against safety standards. We explore the rationale for these criteria as well as the way they are used by the developers of the AC and also when they are used by a third-party evaluator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,080 | 0,382 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».