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Enregistrement W3013705956 · doi:10.1002/9781119434016.ch29

Artificial Intelligence and Computational Sustainability

2020· other· en· W3013705956 sur OpenAlexaff
Sudha Ram, R.D. Tyagi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityComputer scienceExploitPopulationArtificial intelligenceData scienceManagement scienceAutomationBig dataEngineeringComputer securityData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the modern era, artificial intelligence (AI) is deemed to be at the forefront of technological advances. AI is a radical technology that finds its way into every aspect of life. A basic definition of AI is computational designs (and algorithms) that search deep within a huge mass of information and strategically analyze it to infer intelligent conclusions and help the researchers (heavy data miners) in making important decisions. Computational sustainability is the concept of the application of AI to develop computational tools that can be applied to various natural environments to provide sustainable solutions. The various stages of development of tools in the realm of computational sustainability include data acquisition, data interpretation, model fitting, solution optimization, solution execution and feedback validation. Computational sustainability concepts have been widely used in ecological preservation and studying population dynamics. There are many different sectors where applications of AI can be readily found, such as healthcare, food security, transportation, public safety, human resources, education and the automation industry. Applications of AI are radically transforming the mode of various services. Technology as radical and powerful as AI must come with a note of caution regarding the way the data are used, ownership and authorization issues. Large amounts of public awareness, judicial discourse and moral-ethical policing are required to exploit the true potential of this technology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2020
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Résumé présentoui

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