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Enregistrement W4389630139 · doi:10.1109/models58315.2023.00032

Lessons Learned Building a Tool for Workflow<sup>+</sup>

2023· article· en· W4389630139 sur OpenAlexafffund
Nicholas Annable, Thomas Chiang, Mark Lawford, Richard F. Paige, Alan Wassyng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWorkflowOriginal equipment manufacturerAutomotive industryEclipseComputer scienceSoftware engineeringSystems engineeringSafety assuranceManufacturing engineeringEngineeringProcess managementDatabaseReliability engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As automotive manufacturers continue to release more advanced autonomous features, the effort required to ensure safety is increasing. This is a result of the growing complexity of automotive systems, and the increased level of safety assurance required for higher levels of autonomy. The Workflow+ model-based framework was developed in response to these challenges, to provide a way for safety assurance to be developed rigorously and with automated tool support. In this paper we discuss our experiences and lessons learned while developing Eclipse-based tooling for Workflow+ during a collaborative research project with a large automotive OEM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,017
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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