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Enregistrement W2989704554 · doi:10.13023/ktc.rr.2019.19

Issues Pertaining to Rebuilt Vehicle Titles

2019· article· en· W2989704554 sur OpenAlexaboutno aff
Valerie J. Keathley, Andrew Martin, Jeeyen Koo, Jennifer Walton

Notice bibliographique

RevueUKnowledge (University of Kentucky) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Kentucky, salvage titles are issued when a vehicle has been wrecked, destroyed, or damaged and the cost of repairs exceeds 75 percent of the vehicle’s fair market value. Once a vehicle is repaired to roadworthy condition it is issued a rebuilt title. Kentucky issued 110,000 rebuilt and salvage titles in 2018. Over the 2014 to 2018 period, the number of rebuilt and salvage titles issued climbed 31 percent. The economic impact of rebuilt and salvage titles in Kentucky is considerable — approximately $331 million in 2018, based on data for the taxable values or sales prices of vehicles. To document titling practices for rebuilt and salvage vehicles adopted by other agencies, the Kentucky Transportation Center (KTC) distributed a survey to all American states and Canadian provinces and territories. From it, researchers learned that Ohio has a very robust inspection program for rebuilt and salvage vehicles. The survey and interviews with Ohio personnel revealed that other states have persistent concerns about Kentucky’s rebuilt and salvage titles. In particular, some states do not accept Kentucky’s red titles (rebuilt and salvage vehicles that were transferred into Kentucky). Ohio inspectors have identified multiple stolen vehicles that had been titled as rebuilt or salvage in the Commonwealth. To improve the rebuilt and salvage vehicle titling process, state administrators in the Division of Motor Vehicle Licensing could consider implementing a program similar to Ohio’s in terms of technology, workflow and the inspection cost assessed to individuals or businesses wishing to obtain a rebuilt or salvage title.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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