論文の概要: Research information in the light of artificial intelligence: quality and data ecologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12997v1
- Date: Mon, 6 May 2024 16:07:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 03:08:05.099859
- Title: Research information in the light of artificial intelligence: quality and data ecologies
- Title（参考訳）: 人工知能の光における研究情報:品質とデータ生態学
- Authors: Otmane Azeroual, Tibor Koltay,
- Abstract要約: 本稿では,研究情報に適したAI技術を見つけるための多分野間アプローチを提案する。
RIM(Professional Research Information Management)は、研究者にとってデータ駆動型ツールとしてますます重要になりつつある。
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- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents multi- and interdisciplinary approaches for finding the appropriate AI technologies for research information. Professional research information management (RIM) is becoming increasingly important as an expressly data-driven tool for researchers. It is not only the basis of scientific knowledge processes, but also related to other data. A concept and a process model of the elementary phases from the start of the project to the ongoing operation of the AI methods in the RIM is presented, portraying the implementation of an AI project, meant to enable universities and research institutions to support their researchers in dealing with incorrect and incomplete research information, while it is being stored in their RIMs. Our aim is to show how research information harmonizes with the challenges of data literacy and data quality issues, related to AI, also wanting to underline that any project can be successful if the research institutions and various departments of universities, involved work together and appropriate support is offered to improve research information and data management.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,研究情報に適したAI技術を見つけるための多分野間アプローチを提案する。
RIM(Professional Research Information Management)は、研究者にとってデータ駆動型ツールとしてますます重要になりつつある。
これは科学知識プロセスの基礎であるだけでなく、他のデータにも関係している。
プロジェクトの開始からRIMにおけるAIメソッドの継続的な運用までの基本段階の概念とプロセスモデルが提示され、大学や研究機関がRIMに格納されている間、不正で不完全な研究情報を扱う際に、研究者を支援することを目的としたAIプロジェクトの実装が説明される。
我々の目的は、研究機関や大学各部署が協力し、研究情報やデータ管理を改善するために適切な支援を行う場合、研究情報がAIに関連するデータリテラシーやデータ品質の問題とどのように調和するかを示すことである。
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