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Enregistrement W4410258468 · doi:10.1016/j.procs.2025.04.586

Balancing Innovation, Responsibility, and Ethical Consideration in AI Adoption

2025· article· en· W4410258468 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

RevueProcedia Computer Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensHog Administrative Marketing Services (Canada)University Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEthical responsibilityKnowledge managementEngineering ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper looks at the complex balance in the acceptance of artificial intelligence (AI) between ethics, accountability, and invention. It investigates the several aspects of artificial intelligence acceptance, including the ethical issues influencing society influence as well as the developments fostering technical progress. By means of an extensive analysis of approaches for including ethical issues into artificial intelligence research, the paper underlines the need of encouraging openness, responsibility, and inclusiveness in AI systems. Leveraging multidisciplinary knowledge and cooperative efforts, stakeholders are urged to negotiate the complexity of artificial intelligence adoption with an eye on ethical standards and social benefit.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,368 · 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