論文の概要: When AI Classifies: What Counts as Public Administration?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.05420v1
• Date: Fri, 26 Jun 2026 20:44:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 07:26:11.092031
• Title: When AI Classifies: What Counts as Public Administration?
• Title（参考訳）: AIがいつ分類するか: 公共行政の数字は?
• Abstract要約: 本研究では,学術的表現の代替システムは,広範公共行政(PA)と人工知能関連公共行政(AI-in-PA)を識別し,特徴付けるかを検討する。 Web of ScienceとOpenAlexを使って、著者定義、引用駆動、AI支援表現に基づく5つのアプローチを比較する。 その結果,コーパスサイズ,出版形態,出版媒体,時間的発達,主題的クラスタリングと構造に有意な差異が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study examines how alternative systems of scholarly representation identify and characterize broad public administration (PA) and artificial intelligence related public administration (AI-in-PA) scholarship. Using Web of Science and OpenAlex, it compares five approaches based on author-defined, citation-driven, and AI-assisted representations. The results highlight substantial differences in corpus size, publication types, publishing outlets, temporal development, and thematic clustering and structure. The alternative approaches often identify different knowledge domains instead of varied subsets of the same scholarship and therefore produce distinct representations, as evidenced by no overlap in publications and publishing outlets across representations. The findings suggest that algorithmic knowledge organization increasingly influences how interdisciplinary scholarship is classified, structured, and understood and, epistemologically, how its visibility, intellectual structure, and boundaries are represented. AI-enabled scholarly classifications and representations are not neutral but interpretative, likely self-reinforcing, and potentially constrain the evolution and adaptation of disciplinary boundaries. Human disciplinary judgment is essential and is complemented rather than replaced.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,学術的表現の代替システムは,広範公共行政(PA)と人工知能関連公共行政(AI-in-PA)を識別し,特徴付けるかを検討する。 Web of ScienceとOpenAlexを使って、著者定義、引用駆動、AI支援表現に基づく5つのアプローチを比較する。 その結果,コーパスサイズ,出版形態,出版媒体,時間的発達,主題的クラスタリングと構造に有意な差異が認められた。 代替のアプローチは、しばしば同じ奨学金の様々なサブセットの代わりに異なる知識領域を識別するので、出版物や出版物に重複がないことが証明されるように、異なる表現を生成する。 この結果は、アルゴリズム知識組織が、学際奨学金がどのように分類され、構造化され、理解され、認識学的にどのようにその可視性、知的構造、境界が表現されるかに影響を及ぼすことを示唆している。 AI可能な学術分類と表現は中立的ではないが解釈的であり、おそらく自己強化であり、学際的境界の進化と適応を制限している可能性がある。 人間の懲戒的判断は不可欠であり、置き換えるよりも補完される。

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