How good is the advice from ChatGPT for building science? Comparison of four scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper resulted from several questions discussed between its human authors shortly after the public launch of OpenAI’s ChatGPT: Can a language model, trained on an unimaginably vast database, be able to resolve fundamental data inference and data-driven forecasting problems which have been ’typical’ research fare in the building science domain? Is it possible that research problems which ’typically’ require user-intensive tools, such as building performance simulation and problem-specific machine learning models, can today be addressed by ChatGPT in a manner of seconds? If so, what does this mean for the future of building science, let alone the writing of novel research contributions in academia? The entirety of this paper was produced with significant use of ChatGPT. Four arbitrarily-selected case studies were extracted from recent peer-reviewed journals and reputable sources. ChatGPT was tasked with attempting to infer the same results as the publications using only each case study’s input data. Not only were ChatGPT’s results found to be relatively credible, ChatGPT was able to communicate its results instantly and in an academic language. From start to finish, the entirety of this paper, from initial brainstorming to final editing, was completed in no more than 8 human-hours by the study’s (human) authors. The content of this paper is original and has not been published previously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».