Artificial Intelligence Tools Usage Policy at the University of Rijeka, Croatia
Notice bibliographique
Résumé
Supporting scientific progress and knowledge dissemination by adopting innovative technologies and models for their responsible application, the University of Rijeka advocates a responsible, ethical, open, transparent, and innovative approach to the usage of AI tools and other advanced digital technologies. In this framework, the University of Rijeka Council of Honor, at its session held on April 18, 2023, issued a Statement on the responsible usage of artificial intelligence tools, emphasizing the need for a constructive discussion about a responsible, ethical, and transparent usage of AI tools with the staff and students of the University, and welcoming all institutional and individual efforts towards the responsible usage of AI tools in learning and teaching, including their permitted, critical, and informed usage while respecting the highest ethical principles. Following this statement, in this policy document, adopted by the Senate, the University of Rijeka further elaborates the basic terms, defines the aims of AI tools usage in teaching and research, states the fundamental principles of their usage at the University, defines the activities of the University in this area as well as the stakeholders involved in these activities. Hence, the University expresses its determination to maximally use the advantages and potentials of new AI-based technologies, while at the same time taking into account the highest ethical standards by promoting continuous education and developing critical thinking of all included stakeholders.
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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 | 0,018 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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 ».