論文の概要: From Passive to Participatory: How Liberating Structures Can Revolutionize Our Conferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07046v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 13:16:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.052829
• Title: From Passive to Participatory: How Liberating Structures Can Revolutionize Our Conferences
• Title（参考訳）: 受動的から参加へ:自由な構造が私たちの会議に革命をもたらすか
• Authors: Daniel Russo, Margaret-Anne Storey,
• Abstract要約: 本稿では,パッシブペーパーのプレゼンテーションからインタラクティブな参加者参加型への移行を提唱する。 カンファレンスを2つのトラックに再構築することで,1つは新たなアイデアを,もう1つは確立した作業について議論するためのものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8463903846274765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our conferences face a growing crisis: an overwhelming flood of submissions, increased reviewing burdens, and diminished opportunities for meaningful engagement. With AI making paper generation easier than ever, we must ask whether the current model fosters real innovation or simply incentivizes more publications. This article advocates for a shift from passive paper presentations to interactive, participatory formats. We propose Liberating Structures, facilitation techniques that promote collaboration and deeper intellectual exchange. By restructuring conferences into two tracks, one for generating new ideas and another for discussing established work, we can prioritize quality over quantity and reinvigorate academic gatherings. Embracing this change will ensure conferences remain spaces for real insight, creativity, and impactful collaboration in the AI era.
• Abstract（参考訳）: 私たちの会議は、圧倒的な提出の洪水、レビューの負担の増加、意味のあるエンゲージメントの機会の減少といった危機に直面しています。 AIが紙生成をこれまで以上に容易にするので、現在のモデルが真のイノベーションを育むのか、それとも単により多くの出版物にインセンティブを与えるのかを問う必要があります。 本稿では,パッシブペーパーのプレゼンテーションからインタラクティブな参加者参加型への移行を提唱する。 我々は,コラボレーションを促進する自由構造,ファシリテーション技術,より深い知的交流を提案する。 コンファレンスを2つのトラックに再構成することで、新しいアイデアを創出し、確立された作業について議論することで、質を量より優先し、学術的な集まりを活性化することができる。 この変化を受け入れることで、カンファレンスは真の洞察力、創造性、AI時代の影響力のあるコラボレーションのためのスペースを保ちます。

関連論文リスト

• Information Bargaining: Bilateral Commitment in Bayesian Persuasion [60.3761154043329]
  長期的説得のための統一的なフレームワークとよく構造化されたソリューションの概念を導入する。 この視点はゲーム構造の共通知識を明確にし、レシーバに匹敵するコミットメント能力を与える。 このフレームワークは、2段階の検証と推論のパラダイムによって検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T08:42:34Z)
• Enabling Real-Time Conversations with Minimal Training Costs [61.80370154101649]
  本稿では,2つの言語モデルに対して,最小限の訓練を要し,2つの言語能力を持つ新しい重複復号法を提案する。 実験結果から,本手法はトレーニングコストの最小化とともに,ユーザとAIのインタラクションの自然性と人間的類似性を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T06:27:26Z)
• Exchange-of-Thought: Enhancing Large Language Model Capabilities through Cross-Model Communication [76.04373033082948]
  大規模言語モデル(LLM)は、最近、Chain-of-Thoughtテクニックによる複雑な推論タスクにおいて大きな進歩を遂げました。 本稿では,問題解決時のクロスモデル通信を可能にする新しいフレームワークであるExchange-of-Thought (EoT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T11:53:56Z)
• Summaries, Highlights, and Action items: Design, implementation and evaluation of an LLM-powered meeting recap system [30.35387091657807]
  我々は認知科学と談話理論を使って、重要なハイライトと構造化された階層的な数分のビューという、2つの再キャップデザインを概念化する。 我々はこれらの表現を対話要約を用いて高忠実度プロトタイプに運用する。 以上の結果から,recap型とrecap型は異なる文脈で有用であり,議論とコンセンサス構築によるコラボレーションを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T20:25:11Z)
• CHAI-DT: A Framework for Prompting Conversational Generative AI Agents to Actively Participate in Co-Creation [0.0]
  本稿では,グループ中心の共創型フレームワークにおける生成AIモデルの利用の可能性を探る。 従来の「人間から人間への」ファシリテーションと指導にインスパイアされた手法を用いた会話生成AIエージェントのための新しいプロンプト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T21:25:35Z)
• Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and Stir" [76.44130385507894]
  本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。 本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z)
• Realising Active Inference in Variational Message Passing: the Outcome-blind Certainty Seeker [3.5450828190071655]
  本稿では、離散時間および状態空間におけるアクティブ推論フレームワークの完全な数学的処理について述べる。 アクティブ推論と変動メッセージパッシングの理論的関係を活用します。 完全因子化変分分布を用いることで, 期待自由エネルギーの簡易化が図れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-23T19:40:55Z)
• What's New? Summarizing Contributions in Scientific Literature [85.95906677964815]
  本稿では,論文のコントリビューションと作業状況について,個別の要約を生成するために,論文要約のアンタングル化という新たなタスクを導入する。 本稿では,学術論文のS2ORCコーパスを拡張し,コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・レファレンス・ラベルを付加する。 本稿では, 生成した出力の関連性, 新規性, 絡み合いを報告する総合的自動評価プロトコルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T02:23:01Z)
• A Hierarchical Network for Abstractive Meeting Summarization with Cross-Domain Pretraining [52.11221075687124]
  本稿では,会議シナリオに適応する抽象的要約ネットワークを提案する。 提案手法は,長時間の会議記録に対応する階層構造と,話者間の差異を表現する役割ベクトルを設計する。 我々のモデルは、自動測定と人的評価の両方において、過去のアプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-04T21:00:41Z)

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。