Concevoir l’avenir de l’automobile au Canada : Le comité d’experts sur les véhicules connectés et autonomes et la mobilité partagée
Bibliographic record
Abstract
La réalisation complète de la promesse des véhicules CASE d’améliorer la sécurité, \nde diminuer les temps de trajet, de réduire les émissions et de stimuler l’économie \ndépend de la mesure dans laquelle l’industrie, les Canadiens et les gouvernements \nfont face aujourd’hui aux défis et possibilités potentiels. Les problèmes qui \nfreinent le développement et le déploiement des véhicules CASE sont complexes. \nLeur résolution exigera des interactions et des prises de décisions coordonnées \nentre les autorités gouvernementales compétentes à tous les niveaux, ainsi \nqu’avec les acteurs de l’industrie, les associations et les organisations \ninternationales concernés. Même si l’avenir de la technologie des véhicules \nautonomes est incertain, les décisions prises aujourd’hui influeront sur l’adoption \ndes véhicules CASE au cours des 10 à 30 prochaines années. \nUn grand nombre des défis dont fait état le présent rapport ne sont pas \nnécessairement spécifiques aux véhicules CASE. Le fait de s’attaquer aux risques \nliés à la protection des renseignements personnels et à la cybersécurité en \naméliorant la sécurité de nos appareils connectés et en adoptant des règlements \nplus rigoureux en matière de protection des renseignements personnels permettra \nnon seulement de mieux préparer le Canada aux véhicules CASE de demain, \nmais également d’atténuer ces mêmes risques dans l’utilisation quotidienne \nde nombreuses autres technologies dépendantes d’un réseau. Qui plus est, les \navantages économiques, sociaux et environnementaux d’une plus grande \naccessibilité pourraient être difficiles à concrétiser sans politiques et règlements \nqui soutiennent l’équité dans les transports et l’intégration d’options de transport \nen commun et de transport actif aux services de mobilité. Les véhicules CASE \nprésentent à la fois des défis à relever et des occasions à saisir pour l’industrie \ncanadienne, les gouvernements et les personnes au Canada, non pas \nindividuellement, mais de manières étroitement liées, qui nécessiteront \nune gouvernance efficace au sein et à l’échelle du gouvernement, de l’industrie \net du public.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".