Systems Engineering Heuristics for Complex Systems Revisited
Notice bibliographique
Résumé
Systems of Systems are inherently complex, and hence often, traditional Systems Engineering (SysE) approaches may be inadequate. To assist, the INCOSE Complex Systems Working Group seeks to create and develop a useful set of SysE heuristics that can provide guidance. Analysis of an initial set of heuristics, identified using complex(ity) search terms across an INCOSE database, indicated that they did not sufficiently cover the wider system of interest and culture aspects and required further independent review and usage to become established. This paper addresses these concerns by using additional search terms across the INCOSE database and reporting the findings of an independent SysE team review of the original and newly identified heuristics. Using this approach, an additional 15 heuristics have been added, and modifications to both sets have been identified and agree with an independent focus group. It is concluded that the heuristics identified are useful and have resolved the breadth issues. However, to ensure the heuristics are more useful, additional work is required to rationalize the set from 33 heuristics, explain the rationale for the additional heuristics, and new methods need to be explored to aid the recall of the right heuristic, such as categorisation.
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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 | 0,020 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».