Introduction to the Minitrack on Design and Appropriation of Knowledge and AI Systems
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this minitrack is to contribute to the body of knowledge that helps scholars and practitioners increase their collective understanding of (1) how knowledge and artificial intelligence (AI) systems are planned, designed, built, implemented, used, evaluated, supported, upgraded, and evolved; (2) how knowledge and AI systems impact the context in which they are embedded; and (3) the human behaviors reflected within and induced through both ( 1) and (2).By knowledge and AI systems, we mean systems in which human participants and/or machines perform work (processes and activities) related to the creation, retention, transfer and/or application of knowledge using information, technology, and other resources to produce informational products and/or services for internal or external customers (adapted from Alter 2008).Such systems may include, but are not limited to, knowledge management systems, decision systems, social media, expert systems, machine learning systems, and other AI systems as well as any other ITenabled knowledge processes.It is the eleventh year of the minitrack.We received six papers this year and after a rigorous review process, we accepted three for publication in the proceedings and online presentation at the conference.The first paper is titled Knowledge Transfer between Humans and Conversational Agents: A Review, Organizing Framework, and Future Directions.Authored by Prakash Chandra Sukhwal, Wei Cui, and Atreyi Kankanhalli, this paper presents a systematic literature review of empirical information system and human-computer interaction studies on the knowledge transfer between humans and conversational agents.After analyzing gathered papers, the authors provide a summary of the current state of empirical research, propose an organizing framework for synthesizing the prior research, identify gaps in understanding, and lay out future research directions on this topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».