Attitudes and perceptions of medical researchers towards the use of artificial intelligence chatbots in the scientific process: an international cross-sectional survey
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.
Notice bibliographique
Résumé
Chatbots are artificial intelligence (AI) programs designed to simulate conversations with humans that present opportunities and challenges in scientific research. Despite growing clarity from publishing organisations on the use of AI chatbots, researchers' perceptions remain less understood. In this international cross-sectional survey, we aimed to assess researchers' attitudes, familiarity, perceived benefits, and limitations related to AI chatbots. Our online survey was open from July 9 to Aug 11, 2023, with 61 560 corresponding authors identified from 122 323 articles indexed in PubMed. 2452 (4·0%) provided responses and 2165 (94·5%) of 2292 who met eligibility criteria completed the survey. 1161 (54·0%) of 2149 respondents were male and 959 (44·6%) were female. 1294 (60·5%) of 2138 respondents were familiar with AI chatbots, and 945 (44·5%) of 2125 had previously used AI chatbots in research. Only 244 (11·4%) of 2137 reported institutional training on AI tools, and 211 (9·9%) of 2131 noted institutional policies on AI chatbot use. Despite mixed opinions on the benefits, 1428 (69·7%) of 2048 expressed interest in further training. Although many valued AI chatbots for reducing administrative workload (1299 [66·9%] of 1941), there was insufficient understanding of the decision making process (1484 [77·2%] of 1923). Overall, this study highlights substantial interest in AI chatbots among researchers, but also points to the need for more formal training and clarity on their use.
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 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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle