Notice bibliographique
Résumé
testing and evaluating prototype technologies designed to prevent or mitigate the severity of motor-vehicle collisions. The ultimate objective of these programs is to determine the safety benefits of these systems while fostering the development and commercial release of collision-avoidance systems for passenger cars and commercial heavy trucks. The U.S. DOT’s Integrated Vehicle-Based Safety Systems (IVBSS) initiative is now a part of these efforts. The University of Michigan Transportation Research Institute, with private partners, is currently carrying out this initiative in cooperation with the U.S. DOT. As part of the U.S. DOTs continued commitment to keeping industry informed of the progress and preliminary results of the IVBSS initiative, the accompanying document is being sent to leading industry organizations for further distribution among their members to review. Attached, in their preliminary and unpublished form, are the IVBSS Preliminary Performance Guidelines – Heavy Truck Platform. This document is in draft form and will be subject to revisions as the project progresses. The final version of this document will be made publicly available in the first quarter of 2008. While the document was created as part of a U.S. DOT-funded initiative it does not necessarily reflect the views of the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) or the U.S. DOT, and should not be taken as such. We ask that you please distribute this document to your members for their information and review. Written questions or comments from your members regarding the Preliminary Performance Guidelines can be submitted directly to me at
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,335 | 0,263 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».