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Enregistrement W4379011823 · doi:10.1163/22116001-03701021

Legal, Ethical and Industry Issues and Developments regarding Maritime Autonomous Surface Ships

2023· article· en· W4379011823 sur OpenAlex
Marel Katsivela

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOcean Yearbook Online · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLaw, logistics, and international trade
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrewEthical issuesWork (physics)AccountabilityBusinessMaritime industryLawPolitical scienceEngineering ethicsPublic relationsEngineeringInternational tradeAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents selected legal, industry, and ethical issues raised by autonomous vessels ( MASS ). The issues selected are deemed important on the basis of the work done at the International Maritime Organization level, literature and/or the practice of MASS . Such issues revolve around the defi-nition of a vessel, seaworthiness, the presence of a crew and master on board a vessel, the Polar Code and MASS (legal concerns) and the presence of smart ports (industry concerns). Another aspect of MASS discussed are the ethical concerns they raise, such as invasion of privacy, lack of trans-parency, non-discrimination, and accountability due to the technology they use. The issues treated are not exhaustive in number or content and are not specific to a geographical region. However, since they are of interest to Canada, Canadian laws and/or case law or initiatives are often touched upon. The objective is to give to the reader a glimpse into the highly diver-sified regulatory (legal and ethical) and industry issues raised by MASS and to make some suggestions about how to deal with them in the future.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,536

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,241 · 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