Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Synthetic Prediction Market for Estimating Confidence in Published Work

論文の概要: A Synthetic Prediction Market for Estimating Confidence in Published Work

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06924v1
Date: Thu, 23 Dec 2021 19:11:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-23 18:26:13.040103
Title: A Synthetic Prediction Market for Estimating Confidence in Published Work
Title（参考訳）: 出版物の信頼度推定のための合成予測市場
Authors: Sarah Rajtmajer, Christopher Griffin, Jian Wu, Robert Fraleigh, Laxmaan Balaji, Anna Squicciarini, Anthony Kwasnica, David Pennock, Michael McLaughlin, Timothy Fritton, Nishanth Nakshatri, Arjun Menon, Sai Ajay Modukuri, Rajal Nivargi, Xin Wei and C. Lee Giles
Abstract要約: 我々は,社会・行動科学文学における論文の信頼性を評価するために,総合的な予測市場を構築した。この研究は、ピアレビューにAIを創造的に利用する研究アジェンダの基礎を築いた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.205744685945586
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Explainably estimating confidence in published scholarly work offers opportunity for faster and more robust scientific progress. We develop a synthetic prediction market to assess the credibility of published claims in the social and behavioral sciences literature. We demonstrate our system and detail our findings using a collection of known replication projects. We suggest that this work lays the foundation for a research agenda that creatively uses AI for peer review.
Abstract（参考訳）: 出版された学術作品の信頼性を推定することは、より速くより堅牢な科学的進歩の機会を提供する。我々は,社会・行動科学文学における論文の信頼性を評価するための総合予測市場を開発する。我々は,本システムについて実演し,その成果を既知の複製プロジェクトを用いて詳述する。我々はこの研究が、ピアレビューにAIを創造的に利用する研究アジェンダの基礎となることを示唆している。

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