Virtual Commercial Vehicle Compliance Stations: A Review of Legal and Istitutional Issues
Notice bibliographique
Résumé
In the past five years, commercial vehicle travel has increased 60 percent on California’s highways, without a corresponding increase in compliance inspection station capacity orenforcement officers. Commercial vehicles that do not comply with regulations imposesignificant public costs including, for example, pavement and structure damage to roads and catastrophic crashes. In response to these problems, the California Department of Transportation is investigating the potential application of detection and communication technology in virtual compliance stations (VCS) to cost-effectively improve enforcement of commercial vehicle regulations. This study begins with a description of the fledgling VCS research programs in the U.S. as well more advanced international VCS programs. Next, the results of expert interviewwith key officials involved in the early deployment stages of VCS programs in Kentucky, Florida, Indiana, and Saskatchewan are reported. This is followed by an analysis of institutional barriers to VCS screening and automated enforcement based on the relatively extensive body ofliterature on the commercial vehicle electronic pre-screening programs and red-light and speeding automated enforcement programs. The paper concludes with some key recommendations to address legal and institutional barriers to VCS deployment in the U.S.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».