A Systematic Review on User Acceptance of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)
Notice bibliographique
Résumé
The use of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) to enhance the safety of vehicle occupants and other road users has recently increased. Most vehicle users are not very familiar with the system. Therefore, the identification of factors affecting the user acceptance of ADAS technologies is important from a road safety perspective as well as for vehicle manufacturers. The systematic review focuses on the user acceptance factors identified by several studies conducted worldwide, along with their methods and models. The PRISMA flow strategy is employed for research identification, screening, eligibility checks, and inclusion in the review. The respective studies are identified through a database search and bibliographic check. After filtering the existing studies using a Systematic Classification Scheme (SCS), only thirteen studies are included. Through the screening of the available studies, fifteen user acceptance factors for ADAS technology are identified. Most of these studies have used existing technology acceptance models and behavioral models to identify user acceptance of ADAS technologies. Surprisingly, some significant factors were identified outside the existing models. Hence, the importance of developing a specific user acceptance model for ADAS technology is highlighted in this study. Since there are numerous ADAS technologies available in modern vehicles, the factors identified in this review will be helpful for future researchers to focus on the influence of each factor on the available ADAS features. Furthermore, vehicle manufacturers can also take these factors into account in their future vehicle designs to enhance user awareness and the acceptance of ADAS technologies in their vehicles.
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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 | 0,018 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».