Notice bibliographique
Résumé
Описание (Description) В этой записи размещена методология Индекса влияния нейросетей — AI Influence Index (AIII). Это многофакторный индекс для оценки влияния нейросетевых систем по регионам (система понимается как связка: модель + пользовательские оболочки + вычислительная инфраструктура + доступ к живым данным взаимодействия + соответствие регулированию + практики управления рисками и доверия). Что измеряет индекс В рамках AIII «влиятельность» — это способность нейросетевой системы масштабироваться и закрепляться в конкретном регионе: обеспечивать вычисления, привлекать и удерживать пользователей (и поток живых данных), быть легально допущенной в юрисдикции и усиливать присутствие через партнёрства, распространение и доверительный контур. Индекс не измеряет качество ответов модели и не является тестом «интеллекта». Логика индекса: 3 слоя и 9 факторов AIII описывает влияние через три взаимосвязанных слоя, каждый из которых раскрывается набором факторов (оценка каждого фактора — по шкале 0–10, при необходимости — с региональными весами): Слой A. Инфраструктурная мощность 1) капитал; 2) электроэнергия; 3) вычислительное железо. Слой B. Питание модели и легальность4) пользователи и живые данные; 5) регулирование и допуск. Слой C. Закрепление на рынке6) таланты; 7) партнёрские экосистемы; 8) доверие и управление; 9) распространение (каналы доступа и качество оболочек). Что включено в методологию Документ содержит: термины и объект измерения; пороговые шкалы 0–10; процедуру калибровки порогов и стандартизации метрик (включая фиксацию MAU/WAU/DAU); слой уверенности оценки (H/M/L); пример региональных весов; минимальный набор источников для уверенности не ниже M; приложения с шаблонами (паспорт оценки, таблица весов, макет двухстраничного отчёта) и пример заполненной карточки. Файлы Методология представлена в форматах PDF (для цитирования и архива) и DOCX (для редактирования и развития версий). Рекомендуемая ссылка для цитирования Ляпин А. (2025). AI Influence Index (AIII): Neural Network Systems Influence Methodology (версия 1.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18010634 Лицензия Материалы распространяются по лицензии CC BY 4.0 (при использовании требуется указание авторства и ссылки на данную запись Zenodo). Ограничения Индекс предназначен для снижения неопределённости при сравнении систем; часть факторов может оцениваться по прокси-показателям при отсутствии прямых публичных данных, что фиксируется уровнем уверенности.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,015 |
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 ».