Classification of Moral Decision Making in Autonomous Driving: Efficacy of Boosting Procedures
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous vehicles (AVs) face critical decisions in pedestrian interactions, necessitating ethical considerations such as minimizing harm and prioritizing human life. This study investigates machine learning models to predict human decision making in simulated driving scenarios under varying pedestrian configurations and time constraints. Data were collected from 204 participants across 12 unique simulated driving scenarios, categorized into young (24.7 ± 3.5 years, 38 males, 64 females) and older (71.0 ± 5.7 years, 59 males, 43 females) age groups. Participants’ binary decisions to maintain or change lanes were recorded. Traditional logistic regression models exhibited high precision but consistently low recall, struggling to identify true positive instances requiring intervention. In contrast, the AdaBoost algorithm demonstrated superior accuracy and discriminatory power. Confusion matrix analysis revealed AdaBoost’s ability to achieve high true positive rates (up to 96%) while effectively managing false positives and negatives, even under 1 s time constraints. Learning curve analysis confirmed robust learning without overfitting. AdaBoost consistently outperformed logistic regression, with AUC-ROC values ranging from 0.82 to 0.96. It exhibited strong generalization, with validation accuracy approaching 0.8, underscoring its potential for reliable real-world AV deployment. By consistently identifying critical instances while minimizing errors, AdaBoost can prioritize human safety and align with ethical frameworks essential for responsible AV adoption.
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 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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».