현재 많은 학술 출판 플랫폼에서는 피어 리뷰의 품질과 효율성을 향상하고 리뷰어의 작업량을 줄이기 위해 1xbet 신청 지능 기술을 사용하기 시작했습니다. 그러나 자동화 또는 반자동 도구를 사용하면 윤리적 문제도 제기됩니다.

　1xbet 신청의 품질을 직접 평가하는 데 사용되지 않았습니다.

21세기의 두 번째 10년을 맞이하면서 전 세계 과학 1xbet 신청 성과가 크게 증가했습니다. 2019년 12월, 미국 국립과학재단(National Science Foundation)은 전 세계 과학 및 공학 분야의 동료심사 저널 논문 및 학술회의 논문 수가 지난 10년간 매년 약 4%씩 증가했다는 보고서를 발표했습니다.

Checo는 이 기자에게 기계 학습, 자연어 처리 및 기타 기술을 기반으로 한 많은 자동화된 학술 심사 도구가 사용되었다고 말했습니다. 그 중 잘 알려진 도구로는 심리학 분야의 동료 심사 논문에서 통계적 오류를 탐지하는 데 사용되는 Statcheck, 과학 원고가 저널 요구 사항을 충족하는지 자동으로 확인하는 Penelope.ai, 자동으로 키워드를 추출하여 내용을 요약하는 UNSILO가 있습니다. 2012년 등 과학1xbet 신청비 신청 절차를 위한 온라인 관리 시스템을 도입했습니다.

현재 인공 지능 도구는 논문의 품질을 직접 평가하는 데 사용되지 않지만 주로 표절을 제거하고 규정 준수를 확인하며 동료 검토 중에 검토할 논문과 검토자를 연결하는 데 사용됩니다. Checo 등은 동료 검토 과정에서 1xbet 신청과 빅데이터의 보조적인 역할을 더 조사하고, 특히 지루하고 낮은 지적 투자와 전문 지식이 필요한 연결에서 1xbet 신청 기술이 어떤 역할을 하는지 알아내기를 희망합니다.

1xbet 신청원들은 3개의 국제 학술회의에서 데이터를 수집하여 모델을 구축하는 데 사용되는 교육 그룹과 모델의 예측 능력을 평가하는 데 사용되는 테스트 그룹으로 데이터를 나누었습니다. 다음으로, 그들은 논문에서 특징 추출과 특징 강화를 수행했습니다.

핀필드와 영국 러프버러 대학교 출판정보학과 교수 제니 프라이(Jenny Fry)의 1xbet 신청에 따르면 학술 출판의 품질 보증 시스템은 사전 피어 리뷰 심사, 피어 리뷰, 출판 후로 나눌 수 있습니다. 평가에는 세 부분이 있습니다. 첫 번째 부분에서는 표절, 형식, 메타데이터 등을 확인하고, 두 번째 부분에서는 1xbet 신청의 신규성, 중요성, 관련성/범위, 엄격성/완전성을 평가하고, 세 번째 부분에서는 인용, 독자 의견 또는 출판 후 동료 검토를 포함합니다. .

　　1xbet 신청은 검토 효율성 향상에 도움이 됩니다

1xbet 신청원들은 모델 예측을 실제 동료 검토 결정과 비교한 결과, 인간 검토자가 단어 분포, 가독성, 형식 결정과 같은 상대적으로 피상적인 기능에 대해서만 교육을 받은 경우에도 기계 학습 시스템이 종종 성공적으로 예측할 수 있음을 발견했습니다. 두 가지 주요한 이유가 있습니다.

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　　1xbet 신청을 고려

1xbet 신청원들은 훈련 데이터가 과거에서 오기 때문에 머신러닝 기술이 본질적으로 보수적이라고 경고합니다. 향후 결정을 지원하기 위해 자동화된 도구를 사용할 때는 편견이나 기타 의도하지 않은 결과의 복제를 방지해야 합니다.

새로운 1xbet 신청에 따르면 인공 지능을 설계 및 적용하고 의사 결정에서 그 역할을 결정할 때 신중하게 고려해야 할 세 가지 주요 윤리적 위험이 있음이 밝혀졌습니다. 첫째, 알고리즘의 불투명성은 원시 데이터와 모델 예측에 미치는 영향 간의 연결을 해석하기 어려울 때 불신을 초래할 수 있습니다.

Ceco는 관찰에 따르면 현재 학술 출판 전문가와 피어 리뷰어가 단순한 단계만 수행하더라도 복잡한 품질 평가 작업에 1xbet 신청 지능을 적용하는 것에 대부분 반대하고 있다고 이 기자에게 말했습니다. 반대하는 주된 이유는 AI 도구가 아직 과학적 콘텐츠의 품질을 안정적으로 평가할 수 없고, 충분히 투명하지 않으며, 편견을 초래할 위험이 있다는 것입니다.

Checo 등은 향후 연구 방향에 대해 몇 가지 제안을 했습니다. 첫 번째는 실험을 통해 1xbet 신청 도구를 사용할 때 피어 리뷰어의 행동을 이해하고 리뷰어를 위한 모델 신호로 인해 생성된 편견을 제거하는 것입니다.