Integrating Defeaters into Subjective Logic-Based Quantitative Assurance Arguments
Notice bibliographique
Résumé
A safety assurance argument is a structured reasoning process used to demonstrate that a system meets certain desired safety properties. The argument typically includes claims about the system, evidence supporting those claims, and a clear, logical connection between the evidence and the claims. A critical step in this process is the evaluation of confidence in the argument. To address this step, a range of qualitative and quantitative methods have been proposed. In the qualitative case, defeaters have been used as a dialectical means to challenge nodes in an argument. The presence of defeaters in an assurance argument may highlight reasoning or knowledge gaps, significantly undermining confidence in the argument's validity. However, it is not clear how defeaters can be incorporated into quantitative methods. In this paper, we formalize the notion of defeaters and demonstrate how Subjective Logic can be used to propagate belief, disbelief, and uncertainty within a quantitative assurance argument when these defeaters are present. As a result, this approach enhances the reliability of the argument, allowing for a more rigorous evaluation of safety in complex systems.
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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 | 0,047 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».