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Enregistrement W4414188024 · doi:10.1002/sys.70010

Assessing the Usefulness of Assurance Cases: Experience With the Large Hadron Collider

2025· article· en· W4414188024 sur OpenAlexafffund
Torin Viger, Jeff Joyce, Simon Diemert, Claudio Menghi, Marsha Chećhik, Jan Uythoven, Markus Zerlauth, Lukas Felsberger

Notice bibliographique

RevueSystems Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensCritical Systems LabsMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNextGenerationEUNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésDocumentationLarge Hadron ColliderFunction (biology)Argumentation theoryAutomationWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Assurance cases (ACs) are structured arguments designed to show that a system is sufficiently reliable to function properly in its operational environment. They are mandated by safety standards and are largely used in industry to support risk management for systems; however, ACs often contain proprietary information and are not publicly available. Therefore, the benefits of AC development are usually not rigorously documented, measured, or assessed. In this paper, we empirically evaluate the effectiveness of using ACs to show that a system is reliable using a case study over the CERN Large Hadron Collider (LHC) Machine Protection System (MPS). We used open‐source documentation to create an AC over the MPS and used the Eliminative Argumentation (EA) methodology for its development. The development involved four authors with considerable experience in AC development, three of whom work for Critical System Labs, a small enterprise specializing in ACs. Our findings show that (a) the cost and time required to develop our AC is negligible compared to the effort needed to develop the system, and (b) EA helped identify defeaters (i.e., doubts in the system's reliability) that were not detailed in the documentation used for creation of the AC.

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)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,276
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,276
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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