論文の概要: Using Hashtags to Analyze Purpose and Technology Application of
Open-Source Project Related to COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06219v1
- Date: Sun, 3 Jul 2022 02:37:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-17 18:46:56.378845
- Title: Using Hashtags to Analyze Purpose and Technology Application of
Open-Source Project Related to COVID-19
- Title（参考訳）: Hashtags を用いた COVID-19 関連オープンソースプロジェクトの目的と技術応用
- Authors: Liang Tian, Chengzhi Zhang
- Abstract要約: 本研究では,異なる機能を持つプロジェクトの動向と,機能と技術の関係について検討する。
調査の結果は、GitHubコミュニティのさまざまな機能を持つプロジェクトの数に不均衡があることを示している。
開発者の自発的な行動は組織を欠き、ニーズを標的にすることを難しくするかもしれません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.89408513477919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: COVID-19 has had a profound impact on the lives of all human beings. Emerging
technologies have made significant contributions to the fight against the
pandemic. An extensive review of the application of technology will help
facilitate future research and technology development to provide better
solutions for future pandemics. In contrast to the extensive surveys of
academic communities that have already been conducted, this study explores the
IT community of practice. Using GitHub as the study target, we analyzed the
main functionalities of the projects submitted during the pandemic. This study
examines trends in projects with different functionalities and the relationship
between functionalities and technologies. The study results show an imbalance
in the number of projects with varying functionalities in the GitHub community,
i.e., applications account for more than half of the projects. In contrast,
other data analysis and AI projects account for a smaller share. This differs
significantly from the survey of the academic community, where the findings
focus more on cutting-edge technologies while projects in the community of
practice use more mature technologies. The spontaneous behavior of developers
may lack organization and make it challenging to target needs.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)は、すべての人間の生活に大きな影響を与えてきた。
新興技術はパンデミックとの戦いに多大な貢献をした。
技術の適用に関する広範なレビューは、将来の研究と技術開発を促進し、将来のパンデミックに対するより良いソリューションを提供するのに役立つだろう。
すでに実施されている学術コミュニティの広範な調査とは対照的に,本研究ではITコミュニティの実践を探求する。
研究対象としてgithubを用いて,パンデミック時に提出されたプロジェクトの主な機能を分析した。
本研究では,異なる機能を持つプロジェクトの動向と機能と技術の関係について検討する。
調査結果は、githubコミュニティにおけるさまざまな機能を持つプロジェクト、すなわちアプリケーションの半数以上を占めるプロジェクトの数が不均衡であることを示している。
対照的に、他のデータ分析やaiプロジェクトは少ないシェアを占めている。
これは、実践コミュニティのプロジェクトがより成熟した技術を使用しているのに対し、最先端技術に重点を置く学術コミュニティの調査とは大きく異なる。
開発者の自発的な行動は組織を欠き、ニーズを目標にすることが困難になる可能性がある。
関連論文リスト
- What Could Possibly Go Wrong: Undesirable Patterns in Collective Development [4.2330023661329355]
様々な研究がソフトウェア工学における社会的ダイナミクスを捉えようと試みている。
チームワークの問題はまだ検討されていない。
本稿では,集団開発における望ましくないパターンの概念を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T15:13:18Z) - A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [84.95530356322621]
この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。
50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。
発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T08:54:56Z) - A Disruptive Research Playbook for Studying Disruptive Innovations [11.619658523864686]
本稿では、説得力があり社会的に関係のある研究課題を定式化するためのガイドを提供するための研究プレイブックを提案する。
私たちは、AIとAR/VRの2つの破壊的なテクノロジの影響を疑問視するために使用することができることを示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T19:13:36Z) - SciOps: Achieving Productivity and Reliability in Data-Intensive Research [0.8414742293641504]
科学者たちは、実験や研究の目標を拡大するために、機器、自動化、協調ツールの進歩をますます活用している。
神経科学を含む様々な科学分野は、コラボレーション、インスピレーション、自動化を強化するための重要な技術を採用してきた。
厳密な科学的操作の原理を説明する5段階の能力成熟度モデルを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-29T21:37:22Z) - How Far Are We? The Triumphs and Trials of Generative AI in Learning
Software Engineering [16.5141990552784]
本研究は,ソフトウェア工学の学生を支援するコンボゲンAIプラットフォームChatGPTの有効性を評価する。
従来の資源と比較して,ChatGPTを用いた場合,参加者の生産性や自己効力度には統計的に差は認められなかった。
また,Human-AIインタラクションガイドライン違反による5つの障害が明らかとなり,参加者に対して7つの異なる(負の)結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T21:38:00Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z) - ChatGPT as a Software Development Bot: A Project-based Study [5.518217604591736]
本研究では,生成型AIツール,特にChatGPTが大学生のソフトウェア開発経験に与える影響について検討した。
その結果,ChatGPTはソフトウェア開発教育におけるスキルギャップに大きく対処し,効率性,正確性,協調性を向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T16:48:19Z) - LLM-based Interaction for Content Generation: A Case Study on the
Perception of Employees in an IT department [85.1523466539595]
本稿では,IT企業の従業員が生成ツールを使用する意図を明らかにするためのアンケート調査を行う。
以上の結果から, 生成ツールの比較的平均的な受容性が示唆されるが, ツールが有用であると認識されるほど, 意図が高くなることが示唆された。
分析の結果, 生産ツールの利用頻度は, 従業員が作業の文脈でこれらのツールをどのように認識しているかを理解する上で重要な要因である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T15:35:43Z) - Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence [70.17085406202368]
人中心の観点から、AIが社会に与える影響を探求する上で重要なトピックとなっている。
市民科学におけるこれまでの研究は、AIを使って研究に大衆を巻き込む方法を特定してきた。
本稿では,コミュニティ市民科学にAIを適用する上での課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-05T12:51:11Z) - A Survey of Knowledge Tracing: Models, Variants, and Applications [70.69281873057619]
知識追跡は、学生の行動データ分析の基本的なタスクの1つである。
我々は、異なる技術経路を持つ3種類の基本KTモデルを示す。
この急速に成長する分野における今後の研究の方向性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-06T13:05:55Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。