Fugu-MT 論文翻訳(概要): Questioning the impact of AI and interdisciplinarity in science: Lessons from COVID-19

論文の概要: Questioning the impact of AI and interdisciplinarity in science: Lessons from COVID-19

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08923v1
Date: Tue, 18 Apr 2023 11:56:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-19 14:59:01.872263
Title: Questioning the impact of AI and interdisciplinarity in science: Lessons from COVID-19
Title（参考訳）: 科学におけるAIと学際性の影響に関する質問:COVID-19からの教訓
Authors: Diletta Abbonato, Stefano Bianchini, Floriana Gargiulo, and Tommaso Venturini
Abstract要約: 科学的影響は著者チーム全体の学際性によって決定されず、むしろ実際に活用した知識の多様性によって決定された。この結果から,チームと知識構造が科学における新しい計算技術の統合の成功にどう影響を与えるか,という知見が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Artificial intelligence (AI) has emerged as one of the most promising technologies to support COVID-19 research, with interdisciplinary collaborations between medical professionals and AI specialists being actively encouraged since the early stages of the pandemic. Yet, our analysis of more than 10,000 papers at the intersection of COVID-19 and AI suggest that these collaborations have largely resulted in science of low visibility and impact. We show that scientific impact was not determined by the overall interdisciplinarity of author teams, but rather by the diversity of knowledge they actually harnessed in their research. Our results provide insights into the ways in which team and knowledge structure may influence the successful integration of new computational technologies in the sciences.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は新型コロナウイルス研究を支援する最も有望な技術の一つであり、医療専門家とAI専門家の学際的なコラボレーションがパンデミックの初期段階から活発に進められている。しかし、新型コロナウイルス(COVID-19)とAI(AI)の交差点で1万件以上の論文を分析した結果、これらのコラボレーションが、視界と影響の低い科学に大きく影響したことが示唆されている。我々は、科学的影響は著者チームの総合的な学際性ではなく、研究で実際に活用した知識の多様性によって決定されることを示した。研究結果は,チームと知識構造が科学における新しい計算技術の統合の成功にどう影響するかを考察する。

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