The State of the Practice in Validation of Model-Based Safety Analysis in Socio-Technical Systems: An Empirical Study
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
Even though validation is an important concept in safety research, there is comparatively little empirical research on validating specific safety assessment, assurance, and ensurance activities. Focusing on model-based safety analysis, scant work exists to define approaches to assess a model’s adequacy for its intended use. Rooted in a wider concern for evidence-based safety practices, this paper intends to provide an understanding of the extent of this problem of lack of validation to establish a baseline for future developments. The state of the practice in validation of model-based safety analysis in socio-technical systems is analyzed through an empirical study of relevant published articles in the Safety Science journal spanning a decade (2010–2019). A representative sample is first selected using the PRISMA protocol. Subsequently, various questions concerning validation are answered to gain empirical insights into the extent, trends, and patterns of validation in this literature on model-based safety analysis. The results indicate that no temporal trends are detected in the ratio of articles in which models are validated compared to the total number of papers published. Furthermore, validation has no clear correlation with the specific model type, safety-related concept, different system life cycle stages, industries, or with the countries from which articles originate. Furthermore, a wide variety of terminology for validation is observed in the studied articles. The results suggest that the safety science field concerned with developing and applying models in safety analyses would benefit from an increased focus on validation. Several directions for future work are discussed.
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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 | 0,016 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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