Notice bibliographique
Résumé
This literature review describes the safety, regulatory, financial, energy, environmental, security, and privacy implications of the introduction of Autonomous Vehicles (AVs), including Connected Vehicles (CVs). Specifically, this review is intended to provide background information and context to inform municipal policy- and decision-makers at the City of Toronto, ON, Canada, of ongoing developments and speculations related to AVs and CVs. Discussion of policy and regulatory frameworks introduced or under consideration in other jurisdictions is included where considered to be substantial and relevant. While this paper is intended primarily to inform municipal policy, regulation and legislation from all levels of government across Canada and around the world have been incorporated. The scientific and technological developments facilitating the introduction of these vehicles – i.e., how AVs are being introduced – are examined only as and where necessary to provide perspective regarding what municipalities should begin to prepare for. Beyond AVs, other forms of intelligent transportation equipment and services (such as drones and wireless communication) are discussed sparingly, and only where considered relevant to municipal services and regulation. This paper considers peer-reviewed journal articles, newspaper and website articles, academic simulation studies, theses, reports from think tanks, governmental policy analyses, and other diverse sources. As of the time of writing, many of the studies, projects, and developments described are in progress; others are in various planning stages, a handful have been completed, and many are merely speculative. The umbrella term “AV” is used to refer to any and all autonomous/driverless vehicles, of which connected vehicles are considered to be a subset. In cases where a distinction needs to be drawn between a standalone autonomous vehicle (standalone AV) versus a connected vehicle (CV), that distinction is made explicit.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,011 |
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 ».