How professionals respond to disruptive effects of artificial intelligence on their jurisdiction: The role of interactive governance
Notice bibliographique
Résumé
The increasing adoption of artificial intelligence (AI) in professional work has disrupted established jurisdiction, frequently eliciting defensive responses from professionals. However, limited research has systematically examined how professionals respond to such disruptions. Based on 86 interviews, 240 hours of non-participatory observation, and 20 documents collected over 47 months of fieldwork in Chinese public hospitals, this article investigates the Intelligent Prescribing Review (IPR) system - an AI tool designed to assist physicians with prescribing and dispensing - in order to analyze professionals' responses to AI disruption. The study identifies four models of interactive governance employed by professionals: intra-professional division, inter-professional coordination, professional-AI collaboration, and professional-organization consultation. These responses are shown to be shaped by the interplay of the institutional environment, organizational strain, and a relationship-oriented society. By presenting interactive governance as the central mechanism, the analysis moves beyond dichotomous narratives that depict professional responses as mere acceptance or resistance. The findings highlight an important shift in professional jurisdiction, from reliance on individual knowledge-based expertise toward interactive governance through collaborative negotiation.
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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 | 0,014 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».