論文の概要: Intersectoral Knowledge in AI and Urban Studies: A Framework for Transdisciplinary Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07507v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 23:35:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.889377
• Title: Intersectoral Knowledge in AI and Urban Studies: A Framework for Transdisciplinary Research
• Title（参考訳）: AIと都市研究における学際的知識 : 学際的研究のための枠組み
• Authors: Rashid Mushkani,
• Abstract要約: 本稿では,AIおよび都市研究における学際的知識の妥当性の評価と強化のための6次元フレームワークを提案する。 具体的には、そのフレームワークは、オントロジ、オリエンテーション、方法論、実証学、公理学、およびバリゼーションの次元に基づいて研究を分類する。 理想主義、混合手法、文化的価値化など、あまり一般的でないスタンスも、知識生産を豊かにする可能性について検討されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transdisciplinary approaches are increasingly essential for addressing grand societal challenges, particularly in complex domains such as Artificial Intelligence (AI), urban planning, and social sciences. However, effectively validating and integrating knowledge across distinct epistemic and ontological perspectives poses significant difficulties. This article proposes a six-dimensional framework for assessing and strengthening transdisciplinary knowledge validity in AI and city studies, based on an extensive analysis of the most cited research (2014--2024). Specifically, the framework classifies research orientations according to ontological, epistemological, methodological, teleological, axiological, and valorization dimensions. Our findings show a predominance of perspectives aligned with critical realism (ontological), positivism (epistemological), analytical methods (methodological), consequentialism (teleological), epistemic values (axiological), and social/economic valorization. Less common stances, such as idealism, mixed methods, and cultural valorization, are also examined for their potential to enrich knowledge production. We highlight how early career researchers and transdisciplinary teams can leverage this framework to reconcile divergent disciplinary viewpoints and promote socially accountable outcomes.
• Abstract（参考訳）: 学際的アプローチは、特に人工知能(AI)や都市計画、社会科学といった複雑な分野において、社会的な課題に対処するためにますます不可欠になっている。 しかし、異なる認識と存在論的観点で知識を効果的に検証し統合することは、重大な困難をもたらす。 本稿では、最も引用された研究(2014-2024)の広範な分析に基づいて、AIおよび都市研究における学際的知識の妥当性を評価し、強化するための6次元フレームワークを提案する。 具体的には、そのフレームワークは、オントロジカル、認識論的、方法論的、遠隔論的、公理的、およびバリゼーションの次元に基づいて研究の方向性を分類する。 本研究は, 批判的リアリズム(オントロジー), 実証主義(エピストロジー), 分析的手法(メソドロジー), 逐次主義(テレオロジー), 疫学的価値(軸論), 社会的・経済的価値化と整合した視点の優位性を示す。 理想主義、混合手法、文化的価値化など、あまり一般的でないスタンスも、知識生産を豊かにする可能性について検討されている。 初期のキャリア研究者と学際的チームは、この枠組みを利用して、異なる学際的視点を調整し、社会的に説明可能な結果を促進する方法について強調する。

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