How do practitioners gain confidence in assurance cases?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Assurance Cases (ACs) are prepared to argue that the system’s desired quality attributes (e.g., safety or security) are satisfied. While there is strong adoption of ACs, practitioners are often left asking an important question: are we confident that the claims made by the case are true? While many confidence assessment methods (CAMs) exist, little is known about the use of these methods in practice. OBJECTIVE: Develop an understanding of the current state of practice for AC confidence assessment: what methods are used in practice and what barriers exist for their use? METHOD: Structured interviews and an email questionnaire were used to gather data from practitioners with experience contributing to real-world ACs. Open-coding was performed on transcripts. A description of the current state of AC practice and future considerations for researchers was synthesized from the results. RESULTS: A total of n = 19 practitioners were interviewed. The most common CAMs were (peer-)review of ACs, dialectic reasoning (“defeaters”), and comparing against checklists. Some practitioners also used models to gain confidence in an AC. Participants preferred qualitative methods and expressed concerns about quantitative CAMs. Barriers to using CAMs included additional work, inadequate guidance, subjectivity and interpretation of results, and trustworthiness of methods. CONCLUSION: While many CAMs are described in the literature there is a gap between the proposed methods and needs of practitioners. Researchers working in this area should consider the need to: connect CAMs to established practices, use CAMs to communicate with interest holders, crystallize the details of CAM application, curate accessible guidance, and confirm that methods are trustworthy.
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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 | 0,167 | 0,531 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,019 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».