論文の概要: Enhancing Covid-19 Decision-Making by Creating an Assurance Case for Simulation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08381v1
• Date: Sun, 17 May 2020 22:07:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 23:07:23.720167
• Title: Enhancing Covid-19 Decision-Making by Creating an Assurance Case for Simulation Models
• Title（参考訳）: シミュレーションモデルの保証ケース作成によるcovid-19意思決定の強化
• Authors: Ibrahim Habli, Rob Alexander, Richard Hawkins, Mark Sujan, John McDermid, Chiara Picardi, Tom Lawton
• Abstract要約: 我々は、重要な政策決定を導くのに使用される新型コロナウイルスのシミュレーションモデルが、保証ケースで支持されることの恩恵を受けると論じている。 これにより、モデリングにおける暗黙の仮定と固有の不確実性に対する批判的なレビューが可能になり、全体的な意思決定プロセスの透明性と説明責任が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.241250079741012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulation models have been informing the COVID-19 policy-making process. These models, therefore, have significant influence on risk of societal harms. But how clearly are the underlying modelling assumptions and limitations communicated so that decision-makers can readily understand them? When making claims about risk in safety-critical systems, it is common practice to produce an assurance case, which is a structured argument supported by evidence with the aim to assess how confident we should be in our risk-based decisions. We argue that any COVID-19 simulation model that is used to guide critical policy decisions would benefit from being supported with such a case to explain how, and to what extent, the evidence from the simulation can be relied on to substantiate policy conclusions. This would enable a critical review of the implicit assumptions and inherent uncertainty in modelling, and would give the overall decision-making process greater transparency and accountability.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションモデルは、新型コロナウイルスの政策決定プロセスに通知している。 これらのモデルは社会的損害のリスクに大きな影響を与える。 しかし、意思決定者が容易に理解できるように、基礎となるモデリングの前提と限界はどの程度明確か? 安全クリティカルなシステムにおけるリスクに関する主張を行う場合には、リスクベースの決定にどの程度自信を持つべきかを評価するために、エビデンスが支持する構造化された議論である保証ケースを作成するのが一般的である。 我々は、重要な政策決定を導くために使用される新型コロナウイルスのシミュレーションモデルは、どのようにしてシミュレーションの証拠が政策結論を実証するためにどの程度頼れるかを説明するために、そのようなケースで支持されることの恩恵を受けると論じている。 これにより、モデリングにおける暗黙の仮定と固有の不確実性に対する批判的なレビューが可能になり、全体的な意思決定プロセスの透明性と説明責任が向上する。

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