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Enregistrement W4402364691 · doi:10.1145/3661804

Introduction to the Special Issue on Thriving Amidst Disruptive Technologies

2024· article· en· W4402364691 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDistributed Ledger Technologies Research and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingEngineering ethicsSociologyEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disruptive technologies are thriving to replace the dominant technologies in many industry sectors.Thus, there is a need for a set of theories and technical works that can predict the probability of success of disruptive technologies at their early stages.Referring to the Technology-Organization-Environment (TOE) framework, technological, organizational, and environmental readiness affect enterprises' success in adopting and implementing disruptive technologies.For example, people believe that artificial intelligence (AI) and blockchain are two of the most disruptive technologies that make our world increasingly connected.Further, it is essential to consider the implications of these disruptive technologies and their integrations on security and privacy.For example, blockchain introduces challenging Internet of Things (IoT) security problems.The theme of this special issue is to provide a platform to discuss theoretical and technical approaches, strategies, solutions, and applications to support business transformation in a disruptive technological environment.We solicited research and industry papers related to these specific challenges and others driving innovation in this topic and related research issues, including (1) Big Data, Data Analytics, and Business Intelligence; (2) Enterprise Systems and Knowledge Management; (3) Digital Transformation, Management, and Governance; (4) Information Security, Privacy, and Risk Management; (5) Digital Information Systems in the Public Sector, Healthcare, Telecommunications, Transport and Education; (6) Digital Business Platforms, Blockchain, Social Networking, and the IoT; (7) Regional Perspectives on Digital Information Systems; (8) Artificial Intelligence (AI), Robotics, and Machine Learning; (9) Augmented Reality (AR) and Mixed Reality (XR); and (10) Case Studies (e.g., healthcare, customer service, aviation, etc.).This special issue provides the fundamentals of thriving amidst disruptive technologies, covering their computational development, technical capabilities, and roles in academic, societal, corporate, and governmental strategies.The special issue also provides clear evidence that disruptive technologies play an ever-increasingly essential and critical role in supporting our daily life and future, a new discipline for interdisciplinary research in business, information systems, and even social sciences.Two research papers have been presented on this special issue.Referring to the first paper, Ho et al. [ 2024 ] summarized the discussion of how blockchain and distributed ledger technologies can help tackle the fake news and misinformation problem at the 15th International Conference on Information Resources Management [Conf-IRM 2022 ] on October 18, 2022.In the second paper, Zhao et al. [ 2024 ] presented a quantitative metric and language-dependent single qualitative analysis of conformance between legal and smart contracts for constructing the secure blockchain.For future research directions, the AI-driven capability allows companies to gather real-time data from multiple sources, aiding strategy formulation and decision-making [Raj et al. 2023 ].Generative AI (GAI) should be imperative to imbue it with empathy, ethical considerations, and a human-centric approach, referred to as

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,346 · 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