論文の概要: ICSE 2022 Sustainability Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01541v1
- Date: Mon, 02 Mar 2026 07:12:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.730023
- Title: ICSE 2022 Sustainability Report
- Title(参考訳): ICSE 2022報告
- Authors: Patricia Lago, Marcel Boehme, Markus Funke,
- Abstract要約: 米国ピッツバーグで開催された第44回ソフトウェアエンジニアリング国際会議(ICSE)の参加者を対象に,会議後のアンケート調査を行った。
全体では、42人中8人が、コミュニティのカーボンフットプリントは、個人内での参加者の利益によって相殺されないと感じた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.514947350695311
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The carbon footprint of academic conferences becomes a topic of increasing debate. It is important to consider whether the benefits derived from attending conferences in person outweigh the community's carbon footprint. Therefore, we need to evaluate the overall ecological consequences in relation to the perceived advantages. To that extent, we conducted a post-conference questionnaire survey among participants of the 44th International Conference on Software Engineering (ICSE) 2022 in Pittsburgh, USA, seeking their feedback about the conference and experience from a sustainability perspective. In total, 53 participants filled out our survey. Overall, 8 of 42 respondents felt that the community's carbon footprint was not offset by the benefits of in-person attendance.
- Abstract(参考訳): 学術会議のカーボンフットプリントは議論の的となっている。
個人会議に出席することで得られる利益が、コミュニティのカーボンフットプリントを上回っているかどうかを検討することが重要である。
したがって, 環境影響の総合的評価は, 認知的優位性に関連して行う必要がある。
そこで我々は,米国ピッツバーグで開催された第44回ソフトウエアエンジニアリング国際会議(ICSE)の参加者を対象に,コンファレンス後のアンケートを行った。
合計53人の参加者が調査に回答した。
全体では、42人中8人が、コミュニティのカーボンフットプリントは、個人内での参加者の利益によって相殺されないと感じた。
関連論文リスト
- ICSE 2023 Sustainability Report [5.514947350695311]
オーストラリア・メルボルンで開催された第45回ICSE(International Conference on Software Engineering)の参加者を対象に調査を行った。
全体では5つ星中4.4つ星と評価された。
また, 参加者登録データから, エアトラベルから炭素フットプリントが出現したと推定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-03T07:36:26Z) - Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference [40.15553977578515]
本稿では, 科学的普及, 株式, 地域福祉の基本的な目標を脅かす構造的危機をデータ駆動で診断する。
1) 著者一人当たりの出版率が過去10年で2倍以上に増加し, 毎年4.5紙以上になる, 2) 環境面では1回の会議の二酸化炭素排出量が1日当たりの排出を上回っている, (3) 心理的には, オンラインコミュニティの71%が否定的な感情を反映し, 35%がメンタルヘルスの懸念を反映している,という4つのストレス領域を同定した。
これに対し、ピアレビュー、プレゼンテーションを分離したCommunity-Federated Conference(CFC)モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-06T16:08:27Z) - Recent Advances, Applications, and Open Challenges in Machine Learning for Health: Reflections from Research Roundtables at ML4H 2023 Symposium [71.81297744767885]
第3回ML4Hシンポジウムは2023年12月10日にアメリカ合衆国ルイジアナ州ニューオーリンズで開催された。
ML4H 2022では,11個の個人用ラウンドテーブルと4つの仮想ラウンドテーブルを編成した。
この文書は、医療における機械学習の最近の進歩を要約した総合的なレビュー論文として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T22:21:58Z) - COVID-19 Imposes Rethinking of Conferencing -- Environmental Impact
Assessment of Artificial Intelligence Conferences [0.0]
人工知能のような最先端の課題を体系的に定量化し、より広い環境意識の枠組みにおける会議のフットプリントを定義するのは、これが初めてだ。
最適な会議の場所選択の代替手段は、最大63.9%の大気汚染二酸化炭素排出量の削減を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T18:04:02Z) - Surveying (Dis)Parities and Concerns of Compute Hungry NLP Research [75.84463664853125]
我々は,3つのトピック,すなわち環境影響,株式,およびピアレビューへの影響に関する懸念を定量化するための最初の試みを提供する。
我々は、高齢者、アカデミック、産業に関して、異なるグループと異なるグループ内の既存の(異なる)格差を捉えます。
私たちは、発見された格差を軽減するためのレコメンデーションを考案しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T12:44:53Z) - ABAW: Valence-Arousal Estimation, Expression Recognition, Action Unit
Detection & Emotional Reaction Intensity Estimation Challenges [62.413819189049946]
5th Affective Behavior Analysis in-the-Wild(ABAW)コンペティションは、IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference(CVPR)と共同で開催される各ABAWワークショップの一部である。
今年のコンペティションでは、Aff-Wild2データベースの拡張バージョンとHume-Reactionデータセットの2つのコーパスが特徴です。
後者のデータセットは、感情的刺激に対する個人の反応が7つの感情的表現強度に対して注釈付けされている聴覚的データセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T18:58:15Z) - Report on the Future of Conferences [1.0660480034605238]
2020年、仮想会議はほとんどキャンセルの代替となった。
パンデミックが沈静化している今、仮想会議の長所と短所を再評価する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T17:51:39Z) - Estimating the Carbon Footprint of BLOOM, a 176B Parameter Language
Model [72.65502770895417]
176ビリオンパラメータ言語モデルBLOOMの炭素フットプリントを,そのライフサイクルにわたって定量化する。
BLOOMの最終訓練で約24.7トンのカルボネックが放出されたと推定する。
本稿では,機械学習モデルの炭素フットプリントを正確に推定することの難しさについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-03T17:13:48Z) - Overview of BioASQ 2021: The ninth BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering [0.293168019422713]
BioASQの課題は、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答の最先端化である。
本稿では,評価フォーラム(CLEF, Conference and Labs of the Evaluation Forum)2021におけるBioASQチャレンジの9回目の概要について述べる。
合計で170以上のシステムを持つ42チームが、チャレンジの4つのタスクに参加するために登録された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T10:03:11Z) - Flexibility Is Key in Organizing a Global Professional Conference
Online: The ICPE 2020 Experience in the COVID-19 Era [59.9176321671712]
ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering 2020 の開催について
これらのカンファレンスをオンラインでどのように整理するか?
この記事では、彼らの成功の答えを要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T21:00:02Z)
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。