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Enregistrement W4416078419 · doi:10.1109/mra.2025.3620148

A Road Map for Responsible Robotics: Promoting Human Agency and Collaborative Efforts

2025· article· en· W4416078419 sur OpenAlexafffund
Dejanira Araiza-Illan, Kevin Baum, Helen Beebee, Raja Chatila, S. Christensen, Simon Coghlan, Emily C. Collins, S. Kate Devitt, Alcino Cunha, Anna Dobrosovestnova, Hein Duijf, Vanessa Evers, Michael Fisher, Nico Hochgeschwender, Nadin Kökciyan, Séverin Lemaignan, Francisco J. Rodríguez-Lera, Sara Ljungblad, Martin Magnusson, Masoumeh Mansouri, Michael Milford, AJung Moon, Thomas M. Powers, Pericle Salvini, Teresa Scantamburlo, Nick Schuster, Marija Slavkovik, Ufuk Topcu, Daniel Preciado, Andrzej Wąsowski, Yi Yang

Notice bibliographique

RevueIEEE Robotics & Automation Magazine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversidade do MinhoUniversität BremenGöteborgs UniversitetInstitut des Systèmes Intelligents et de Robotique, Université Pierre et Marie CurieUniversity of LeedsBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftQueensland University of TechnologyUniversity of OxfordAgencia Estatal de InvestigaciónUniversidad de LeónKU LeuvenChalmers Tekniska HögskolaEuropean Regional Development FundUniversiteit UtrechtRoyal Academy of EngineeringMcGill University
Mots-clésRoad mapAgency (philosophy)Civil societyRoboticsFoundation (evidence)Cognitive mapHuman–robot interactionRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document presents the outcomes of the Dagstuhl Seminar “Roadmap for Responsible Robotics,” held in September 2023 at the Leibniz Center for Informatics, Schloss Dagstuhl, Germany. The seminar brought together researchers from the fields of robotics, computer science, social and cognitive sciences, and philosophy with the aim of charting a path toward improving responsibility in robotic systems. Through intensive interdisciplinary discussions centered on the various values at stake as robotics increasingly integrates into human life, the participants identified key priorities to guide future research and regulatory efforts. The resulting road map outlines actionable steps to ensure that robotic systems coevolve with human societies, promoting human agency and humane values rather than undermining them. Designed for diverse stakeholders—researchers, policy makers, industry leaders, practitioners, nongovernmental organizations (NGOs), and civil society groups—this road map provides a foundation for collaborative efforts toward responsible robotics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0180,070
Communication savante0,0310,047
Science ouverte0,0030,030
Intégrité de la recherche0,0200,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,346 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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