Considerations for Developing Robot-Assisted Crisis De-Escalation Practices
Notice bibliographique
Résumé
Robots are increasingly entering the social sphere and taking on more sophisticated roles. One application for which robots are already being deployed is in civilian security tasks, in which robots augment security and police forces. In this domain, robots will encounter individuals in crisis who may pose a threat to themselves, others, or personal property. In such interactions with human police and security officers, a key goal is to de-escalate the situation to resolve the interaction. This paper considers the task of utilizing mobile robots in de-escalation tasks, using the mechanisms developed for de-escalation in human–human interactions. What strategies should a robot follow in order to leverage existing de-escalation approaches? Given these strategies, what sensing and interaction capabilities should a robot be capable of in order to engage in de-escalation tasks with humans? First, we discuss the current understanding of de-escalation with individuals in crisis and present a working model of the de-escalation process and strategies. Next, we review the capabilities that an autonomous agent should demonstrate to be able to apply such strategies in robot-mediated crisis de-escalation. Finally, we explore data-driven approaches to training robots in de-escalation and the next steps in moving the field forward.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».