Autonomous Vehicles within the Urban Space and Transport Security Challenges: Legal Aspect
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays autonomous vehicles are getting widespread use in different parts of the world. In some countries, they are being tested within the urban traffic whereas other counties have been already operating them. Such vehicles possess a number of obvious advantages. We cannot but agree that these cars are the future. However, before complete implementation and mass use of autonomous transport on public roads, it is necessary to resolve a number of problems concerning their safety towards road-users. Except for ethical, economic, and other aspects, it also embraces the legal aspect. The article analyses legal problems of ensuring transport security when using autonomous vehicles. It also touches upon the issues of obligations and liability. Special attention is paid to the matters of criminal liability for offences involving an autonomous vehicle. The conducted legal research allowed concluding that it is necessary to improve legislation in the sphere of operating such vehicles. It is essential to enshrine in law autonomous vehicles (whether fully-autonomous or partially-autonomous) operation rules, oblige their owners to perform regular diagnostic assessment, and to add demands to periodic vehicle inspection. When regulating criminal liability for harm caused by a self-driving vehicle, one must proceed from the layer of its autonomy which stipulates bringing the general public to responsibility.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».