MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416234388 · doi:10.5539/ells.v15n4p19

Artificial Intelligence (AI) in Literature-Blessing or a Curse: An Analysis of Robopocalypse and Klara and the Sun

2025· article· W4416234388 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallelsField (mathematics)Music and artificial intelligenceArtificial lifeCurseApplications of artificial intelligenceBlessing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern age is the age of science and technology. Technology has taken over every field of life. One among such technology is Artificial Intelligence (AI). From last few decades Artificial Intelligence is dominating human life. The application of AI in business, life and work has revolutionary power. During the past years, the complementary connection of human intelligence with the computational power of machines has been transforming lives. One could observe innovations in every field of life across the globe. In this context, literature has always played an important role. This paper is an attempt to analyse Artificial Intelligence (AI) through the lens of literature by analysing the novels such as Robopocalypse (2011), and Klara and the Sun (2021). The researcher analysed these novels and how they portray Artificial Intelligence. It has shown that how AI can be both a blessing and a curse on human civilization. It draws parallels between reel and real and has found the important role played by artificial intelligence in modern man’s life.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,327 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language and Literature StudiesMême sujetAI in Service InteractionsTravaux en français237 207