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Enregistrement W4389131146 · doi:10.4337/9781803920306.00008

A systematic review of scholarship in AI and communication research (1990-2022)

2023· review· en· W4389131146 sur OpenAlexaboutno aff
Sumita Louis, Seungahn Nah

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComputational and Text Analysis Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipWeb of scienceQuarter (Canadian coin)Key (lock)Library sciencePeriod (music)PsychologyData scienceComputer sciencePolitical scienceHistoryMEDLINEArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication scholarship in the area of artificial intelligence was sporadic in the early 1990s but is witnessing a significant increase today. A systematic review of 197 articles collated from a search of communication journals in the Web of Science (WoS) database from 1990-2022 reveals a spike in published articles with topics and keywords “artificial intelligence and communication” from four articles in 2017 to 65 articles in 2021. Thirty articles were already published by the time data collection ended in the first quarter of the year (April 2022). Findings reveal a majority of these studies utilize qualitative methods (118), quantitative methods, (42) and then multi- or mixed-methods (34). Frequency analysis reveals a significant amount of international scholarship with 70 published articles. Key topics of research are grouped into ten areas of focus with important conceptual contributions by key scholars during this period. The researchers conclude with limitations and future directions.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0350,032
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,261
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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