論文の概要: A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12928v5
• Date: Sat, 14 Dec 2024 14:04:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:51:53.394801
• Title: A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence
• Title（参考訳）: パターン分析とマシンインテリジェンスにおける文献レビュー
• Authors: Penghai Zhao, Xin Zhang, Jiayue Cao, Ming-Ming Cheng, Jian Yang, Xiang Li,
• Abstract要約: パターン分析とマシンインテリジェンス(PAMI)は、情報の収集と断片化を目的とした多くの文献レビューにつながっている。 本稿では、PAMI分野におけるこれらの文献レビューの徹底的な分析について述べる。 1)PAMI文献レビューの構造的・統計的特徴は何か,(2)レビューの増大するコーパスを効率的にナビゲートするために研究者が活用できる戦略は何か,(3)AIが作成したレビューの利点と限界は人間によるレビューと比較するとどのようなものか,という3つの主要な研究課題に対処しようとする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.33653554387953
• License:
• Abstract: The rapid advancements in Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) have led to an overwhelming expansion of scientific knowledge, spawning numerous literature reviews aimed at collecting and synthesizing fragmented information. This paper presents a thorough analysis of these literature reviews within the PAMI field, and tries to address three core research questions: (1) What are the prevalent structural and statistical characteristics of PAMI literature reviews? (2) What strategies can researchers employ to efficiently navigate the growing corpus of reviews? (3) What are the advantages and limitations of AI-generated reviews compared to human-authored ones? To address the first research question, we begin with a narrative overview to highlight common preferences in composing PAMI reviews, followed by a statistical analysis to quantitatively uncover patterns in these preferences. Our findings reveal several key insights. First, fewer than 20% of PAMI reviews currently comply with PRISMA standards, although this proportion is gradually increasing. Second, there is a moderate positive correlation between the quality of references and the scholarly impact of reviews, emphasizing the importance of reference selection. To further assist researchers in efficiently managing the rapidly growing number of literature reviews, we introduce four novel, real-time, article-level bibliometric indicators that facilitate the screening of numerous reviews. Finally, our comparative analysis reveals that AI-generated reviews currently fall short of human-authored ones in accurately evaluating the academic significance of newly published articles and integrating rich visual elements, which limits their practical utility. Overall, this study provides a deeper understanding of PAMI literature reviews by uncovering key trends, evaluating current practices, and highlighting areas for future improvement.
• Abstract（参考訳）: パターン分析とマシンインテリジェンス(PAMI)の急速な進歩は、科学的知識の圧倒的な拡大をもたらし、断片化された情報の収集と合成を目的とした多くの文献レビューを生み出した。 本稿は、PAMI分野におけるこれらの文献レビューを徹底的に分析し、(1)PAMI文献レビューの構造的特徴と統計的特徴について、3つの中核的な研究課題に対処しようとするものである。 2) 研究者は、増大するレビューコーパスを効率的にナビゲートするために、どのような戦略を採ることができるか。 (3)人間によるレビューと比べ、AIによるレビューの利点と限界は何か。 最初の研究課題に対処するために、我々はPAMIレビューの作成において共通の嗜好を強調する物語概要から始め、続いてこれらの選好のパターンを定量的に解明する統計分析を行った。 我々の発見はいくつかの重要な洞察を浮き彫りにした。 まず、PAMIレビューの20%未満がPRISMA標準に準拠しているが、この割合は徐々に増加している。 第2に、参照の質とレビューの学術的影響との間には適度な正の相関関係があり、参照選択の重要性を強調している。 本研究は, 論文レビューの迅速化を支援するために, 多数の文献レビューのスクリーニングを容易にする4つの新しい, リアルタイム, 記事レベルの文献指標を導入する。 最後に、我々の比較分析により、AIが作成したレビューは、新しく公開された記事の学術的重要性を正確に評価し、リッチな視覚要素を統合することで、人間によるレビューに不足していることが明らかになった。 本研究は、PAMI文献レビューの理解を深め、重要なトレンドを明らかにし、現在の実践を評価し、今後の改善に向けての領域を明らかにする。

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