MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2567218354 · doi:10.1155/2016/6952791

Driver Behavior Modeling: Developments and Future Directions

2016· article· en· W2567218354 sur OpenAlexaff
Najah AbuAli, Hatem Abou-Zeid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Vehicular Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUnited Arab Emirates University
Mots-clésSoftware deploymentKey (lock)WirelessContext (archaeology)Computer scienceSystems engineeringCloud computingRisk analysis (engineering)EngineeringTelecommunicationsComputer securitySoftware engineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advances in wireless communication schemes, mobile cloud and fog computing, and context-aware services boost a growing interest in the design, development, and deployment of driver behavior models for emerging applications. Despite the progressive advancements in various aspects of driver behavior modeling (DBM), only limited work can be found that reviews the growing body of literature, which only targets a subset of DBM processes. Thus a more general review of the diverse aspects of DBM, with an emphasis on the most recent developments, is needed. In this paper, we provide an overview of advances of in-vehicle and smartphone sensing capabilities and communication and recent applications and services of DBM and emphasize research challenges and key future directions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations80
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Vehicular TechnologyMême sujetTraffic control and managementTravaux en français237 207