論文の概要: Struggling to Connect: A Researchers' Reflection on Networking in Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10907v1
- Date: Thu, 15 Jan 2026 23:44:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.307861
- Title: Struggling to Connect: A Researchers' Reflection on Networking in Software Engineering
- Title（参考訳）: Connectへのストラグリング: ソフトウェアエンジニアリングにおけるネットワークに関する研究者の考察
- Authors: Shalini Chakraborty,
- Abstract要約: 本稿では,居住国,移民状況,言語,ジェンダー,周辺環境などの要因が研究者の職業的つながりの確立にどのように影響するかを考察する。
コミュニティ主導の「専門家の声」イニシアチブを提唱し、これらの不平等を認め、対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14504054468850666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Networking is central to the growth and visibility of software engineering research and researchers. However, opportunities and capacities to build such networks are not easily identified and often are unevenly distributed. While networking is often viewed as an individual skill, a researchers workplace, culture and environment significantly influence their motivation and, consequently, the networks they form. This paper explores how factors such as country of residence, immigration status, language, gender, and surrounding context affect researchers' ability to establish professional connections and succeed within the global research ecosystem. Drawing on existing literature and personal experience, this reflective report examines the often-invisible barriers to networking and advocates for a community-driven "expert voice" initiative to acknowledge and address these inequities.
- Abstract（参考訳）: ネットワークは、ソフトウェア工学の研究と研究者の成長と可視性の中心である。
しかし、そのようなネットワークを構築する機会や能力は容易に識別できず、しばしば不均一に配布される。
ネットワークは個々のスキルと見なされることが多いが、研究者の職場、文化、環境は彼らのモチベーションに大きく影響を与え、その結果ネットワークを形成する。
本稿では、居住国、移民状況、言語、ジェンダー、周囲の文脈などの要因が、研究者の専門的なつながりを確立し、グローバルな研究エコシステム内で成功させる能力にどのように影響するかを考察する。
このリフレクティブレポートは、既存の文献や個人的な経験に基づいて、ネットワークに対するしばしば目に見えない障壁を調査し、これらの不平等を認識し、対処するコミュニティ主導の「専門家の声」イニシアチブを提唱する。
関連論文リスト
- The Power of Network Pluralism: Multi-Perspective Modeling of Heterogeneous Legal Document Networks [5.170807667319542]
本稿では,マルチパースペクティビティを活用し,より完全で有意義でロバストな結果を得る概念的枠組みとして,ネットワーク多元論を紹介した。
我々は、複雑な法体系のハンズオン分析を通じて、このアプローチの利点を開発し、実証する。
我々の研究は、ドメイン駆動ネットワーク研究におけるネットワーク多元論の広範な採用を促進するための青写真として機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-05T12:47:43Z) - Real Deep Research for AI, Robotics and Beyond [85.87181330763548]
本稿では、AIとロボット工学の分野に適用された総合的なフレームワークであるReal Deep Research(RDR)を紹介する。
本論文ではRDRパイプラインの構成について詳述し、付録では各分析トピックに対して広範な結果を提供している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-23T17:59:05Z) - Temporal Network Analysis of Microservice Architectural Degradation [55.2480439325792]
時間的ネットワーク分析は、時間とともに進化するネットワークを分析するネットワーク科学の一分野である。
マイクロサービスシステムでは、リリース全体にわたるシステムのアーキテクチャを調べたり、トレースを使用してデプロイされたシステムを監視した場合に、時間的ネットワークが発生する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-15T16:26:20Z) - Toward Agentic AI: Generative Information Retrieval Inspired Intelligent Communications and Networking [87.82985288731489]
Agentic AIは、インテリジェントなコミュニケーションとネットワークのための重要なパラダイムとして登場した。
本稿では,通信システムにおけるエージェントAIにおける知識獲得,処理,検索の役割を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-24T06:02:25Z) - A Comprehensive Survey on Artificial Intelligence for Complex Network: Potential, Methodology and Application [23.09023094405571]
複雑なネットワーク科学は、実際のネットワークの基盤となる統計力学、構造、力学の理解を大幅に強化した。
人工知能(AI)技術の出現は、複雑なネットワーク科学研究の新しい時代を告げている。
この調査は、複雑なネットワーク研究の難題を克服する上で、AIの潜在的な利点を体系的に解決することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T09:06:36Z) - Fragments of the Past: Curating Peer Support with Perpetrators of
Domestic Violence [88.37416552778178]
我々は,過去フラグメントの設計と展開において,6人の支援労働者と18人の加害者とともに働いた10ヶ月の研究を報告した。
私たちは、暴力から脱却した経験をデジタルで強化された成果物、すなわち「フラグメント」を作ることが、メッセージのモチベーションと仲間間のラッピングをいかに翻訳するかを共有します。
これらの知見は、挑戦的な人口を持つ将来のネットワーク設計の実践的考察の基礎となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-09T22:57:43Z) - Full network nonlocality [68.8204255655161]
ネットワーク内のすべてのリンクが非ローカルリソースを分散するために必要となる相関関係を記述した完全ネットワーク非ローカル性の概念を導入する。
最もよく知られているネットワークベル試験では,ネットワークの非局所性は見られていない。
より一般に、ネットワーク内の局所的および理論に依存しない相関を解析するための確立された手法は、完全なネットワーク非局所性のための十分な条件を導出するために組み合わせることができると指摘する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-19T18:00:02Z) - The Confluence of Networks, Games and Learning [26.435697087036218]
新興ネットワークアプリケーションは、分散ネットワークインテリジェンスを作成するためのゲーム理論モデルと学習に基づくアプローチを要求する。
本稿では,ネットワーク,ゲーム,学習の相違を具体化し,ネットワーク上でのマルチエージェント意思決定を理解するための理論的基盤を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-17T20:54:07Z) - NetReAct: Interactive Learning for Network Summarization [60.18513812680714]
本論文では,テキストコーポラによる感覚生成のネットワーク可視化を支援する,新しいインタラクティブネットワーク要約アルゴリズムであるNetReActを提案する。
netreactが、他の非自明なベースラインよりも、隠れたパターンを明らかにする高品質な要約や視覚化の生成に成功していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-22T03:56:26Z)
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。