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Enregistrement W4417455796 · doi:10.3390/aerospace12121115

A Method for Lunar Surface Autonomy Certification: Application to a Construction Pathfinder Mission

2025· article· en· W4417455796 sur OpenAlexaff
C. Dickinson, Diba Alam, Raymond Francis, Laura M. Lucier, Anh Nguyen, Noa Prosser, Steven L. Waslander, Paul Grouchy

Notice bibliographique

RevueAerospace · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensBombardier (Canada)Brampton Civic HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPathfinderVariety (cybernetics)AutonomySpace (punctuation)RendezvousSpace explorationSpace research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing autonomous technologies will enable humanity to considerably expand our lunar and space exploration capabilities. Along with the technical challenges of developing autonomous technologies, there is also the issue of trust—stakeholders are often resistant to their use for a variety of psychological reasons. Nevertheless, several successful methods for gradually building trust have been developed for both terrestrial and space applications. Relevant case studies provide insights on how trust is built for stakeholders when it comes to self-driving vehicles, Artificial Intelligence in aviation, space station operations, satellite rendezvous missions, and Mars rover surface operations. Based on these case studies, we propose a generalized method for building trust with stakeholders and have applied it to a lunar construction pathfinder mission currently in development. Metrics for assessing success criteria for autonomous systems are provided as a means to progress through the proposed phases of autonomy deployment.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,906

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)0,0010,001

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 GPT0,416
Écart entre enseignants0,387 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
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