Web Intelligence (WI) 3.0: in search of a better-connected world to create a future intelligent society
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
Over the past two decades, Web Intelligence (WI) has emerged as a key field driving the evolution of AI in the connected world, addressing the demands of a future intelligent society. This paper provides a comprehensive review of WI’s contributions since its inception in 2000, spanning three distinct phases: Wisdom World Wide Web (WI 1.0, 2000–2009), Wisdom Web of Things (WI 2.0, 2010–2017), and Wisdom Web of Everything (WI 3.0, since 2018). For each phase, we examine key advancements, challenges, and future directions from the perspectives of both intelligent machines and human experts, highlighting significant societal impacts. To advance WI research, we propose a large language model-based learning framework for topic analysis and trend prediction. Moving beyond single-perspective approaches, we emphasize the Connected Intelligence Ecosystem defined by the HIGH5 scheme comprising one goal, two twins, three fundamentals, four functions, and five services that are realized through WI 3.0. This vision serves as a bridge from localized models to a global reference framework for addressing sustainability challenges in future societies. To illustrate the real-world implications of WI 3.0, we present case studies focusing on brain-inspired research, particularly in the intersection of brain intelligence, brain health, and brainternet-fostering interdisciplinary collaboration across diverse research communities.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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