Minds and Machines: Expertise in an Age of Intelligent Machines
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent machines are transforming the nature of knowledge, skills, and expertise, challenging many of our assumptions about work and organizing. Researchers have long emphasized the impact of emerging technologies on reshaping interactions within organizations and occupational communities. From paper mill operators with software systems (Zuboff, 1988), radiologists with computerized CT scanners (Barley, 1986), librarians with internet search (Nelson & Irwin, 2014), and NASA scientists with open-source innovation (Lifshitz- Assaf, 2018) scholars have found that the introduction of digital technologies can occasion changes to occupational identities and trouble the boundaries of domain knowledge within and between organizations. However, our understanding of expertise in the era of machine learning, algorithms, and AI is still nascent. Unlike previous digital technologies, intelligent machine applications can handle complex decision-making tasks and analysis of large amounts of structured and unstructured data, disintermediating the tasks of managers and workers (Kellogg et al., 2020; Murray et al., 2021; Faraj et al., 2018). As such, recent calls for research emphasize the need for more theorizing on expertise and more empirical studies on how workers, occupational communities, and organizations can adapt to and cultivate the skills needed in this new world of work (Heimstädt et al., 2023; Nicolini et al., 2022). Therefore, this symposium provides new perspectives and insights at the nexus of intelligent machines and the evolving nature of knowledge, skills, and expertise. It will consist of two conceptual and three empirical papers that grapple with differing forms of intelligent technologies and their impacts. In concert, these presentations foreground and question the assumptions and heuristics that scholars of work, management, and organizing have traditionally held preceding the proliferation of intelligent machines. This symposium is designed to encourage discussion and integrate diverse theoretical and methodological approaches to the evolving landscape of work and technology. How Autographic Affiliations Shape Patterns Of Technology Use Author: Callen Anthony; New York U. Ethical Expertise in the Era of Fair Algorithms in Organizations Author: Sarah Lebovitz; U. of Virginia Author: Emmanouil Gkeredakis; IESE Business School Monsters of Our Own Creation: AI, Occupational Cannibalization, and the Future of Work Author: Kevin Woojin Lee; U. of British Columbia Integrated Organizational Training in the Age of Artificial Intelligence Author: Hatim A. Rahman; Northwestern Kellogg School of Management Characteristics as a Complement to Process: Theorizing Skill in an Age of Intelligent Machines Author: Matt Beane; U. of California, Santa Barbara
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,039 |
| Communication savante | 0,015 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».