MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4206307310 · doi:10.31590/ejosat.1039725

Otonom Araçların Benimsenmesi ve Güvenlik Algılarının İncelenmesi

2022· article· tr· W4206307310 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueEuropean Journal of Science and Technology · 2022
Typearticle
Languagetr
FieldEngineering
TopicTraffic and Road Safety
Canadian institutionsStantec (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Çevresel algılama özelliklerine sahip olan seviye “3” otonom araçların çok yakın bir zamanda tüm araçlarda görülmesi beklenirken, sürücünün sürüş görevini ortadan kaldıran seviye "5" otonom araçların ise on sene içerisinde ticarileştirileceği düşünülmektedir. Seviye "5" otonom araçların sürdürülebilir kentsel hareketliliği arttıracağı ve insan kaynaklı hataları azaltıp trafik kazalarını azaltması beklenmektedir. Bununla birlikte bu teknolojinin çeşitli güvenlik sorunlarını da beraberinde getireceği düşünülmektedir. Bu noktada yeni teknoloji ürünü olacak bu araçların benimsenip benimsenmeyeceği önemli bir konudur. Bu çalışmada otonom araçların benimsenmesini etkileyecek faktörler incelenecek olup, aynı zamanda kişilerin bu araçlara karşı güvenlik algıları araştırılacaktır. Araştırma sonucu çıkacak bulguların, otonom araçlar ile ilgili karar vericiler ve politika belirleyiciler için yararlı olması beklenmektedir.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.862
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.187
Teacher spread0.180 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it