論文の概要: PreDefense: Defending Underserved AI Students and Researchers from Predatory Conferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13268v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 02:04:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 14:34:30.557218
• Title: PreDefense: Defending Underserved AI Students and Researchers from Predatory Conferences
• Title（参考訳）: PreDefense: 予約済みのAI学生と、捕食会議の研究者を守る
• Authors: Thomas Y. Chen
• Abstract要約: AIコミュニティにおけるメンターシップは、多様性の維持と増大に不可欠である。 提出、プレゼンテーション、出版プロセスに十分に重点を置いていない。 PreDefenseは、科学会議とワークショップのプロセスを通じて、不足している学生を指導するメンターシッププログラムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mentorship in the AI community is crucial to maintaining and increasing diversity, especially with respect to fostering the academic growth of underserved students. While the research process itself is important, there is not sufficient emphasis on the submission, presentation, and publication process, which is a cause for concern given the meteoric rise of predatory scientific conferences, which are based on profit only and have little to no peer review. These conferences are a direct threat to integrity in science by promoting work with little to no scientific merit. However, they also threaten diversity in the AI community by marginalizing underrepresented groups away from legitimate conferences due to convenience and targeting mechanisms like e-mail invitations. Due to the importance of conference presentation in AI research, this very specific problem must be addressed through direct mentorship. In this work, we propose PreDefense, a mentorship program that seeks to guide underrepresented students through the scientific conference and workshop process, with an emphasis on choosing legitimate venues that align with the specific work that the students are focused in and preparing students of all backgrounds for future successful, integrous AI research careers.
• Abstract（参考訳）: aiコミュニティのメンターシップは、特に教師不足の学生の学術的な成長を促進する上で、多様性の維持と拡大に不可欠である。 研究プロセスそのものは重要であるが、提出、発表、出版のプロセスにはあまり重点を置いていないため、利益のみに基づいており、ピアレビューがほとんどないし全くない捕食的科学会議が増えていることから、懸念の対象となっている。 これらの会議は科学の完全性に対する直接的な脅威であり、科学的なメリットがほとんどないし全くない仕事を促進する。 しかし、利便性とEメールの招待のようなターゲティングメカニズムのために、少数派のグループが正当な会議から遠ざかることによって、AIコミュニティの多様性を脅かしている。 AI研究におけるカンファレンスのプレゼンテーションの重要性のため、この非常に具体的な問題は直接のメンターシップを通じて対処する必要がある。 そこで,本研究では,学生が集中する特定の作業に合致する正統な会場の選定と,将来的なai研究のキャリアを成功させるために,すべてのバックグラウンドの学生を準備することを目的として,科学会議やワークショッププロセスを通じて学生を指導する指導プログラムであるpredefenseを提案する。

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