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Enregistrement W4322495402 · doi:10.1007/s11628-023-00528-w

Key concepts in artificial intelligence and technologies 4.0 in services

2023· article· en· W4322495402 sur OpenAlexaff
Russell W. Belk, Daniel Belanche, Carlos Flavián

Notice bibliographique

RevueService Business · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesDepartamento de Educación, Cultura y Deporte, Gobierno de AragónGobierno de AragónUniversidad de ZaragozaMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésKey (lock)Emerging technologiesValue (mathematics)BusinessIndustrial RevolutionService (business)Industry 4.0Human resource managementKnowledge managementMarketingComputer scienceArtificial intelligencePolitical scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The emerging Industry 4.0 technologies that are impacting the global economy also represent an extraordinary opportunity to increase customer value in the service sector. Indeed, the ongoing Fourth Industrial Revolution differs from previous technologies in three main ways: (1) technological developments overcomes humans’ capabilities such that humans or even companies are no longer controlling technology; (2) customers embrace life in new technology-made environments, and (3) the boundaries between human and technology become to be blurred. This document explains these novel insights and defines the key AI-related concepts linked to each of these three distinctive aspects of Technologies 4.0 in services.

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)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,022
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations80
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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