Искусственный интеллект в литературных обзорах: адаптация и интеграция в академические исследования

Размещено в Нейрошлюз: Декабрь 05, 2024

DOI: 10.7553/90-1-2390

Cite this article:Selema Tebogo Molopa (2024). Artificial intelligence-based literature review adaptation. SA Jnl Libs & Info Sci2024, 90(2)

Авторы статьи:

Назначение статьи:

Статья исследует потенциал и ограничения искусственного интеллекта (ИИ) в улучшении эффективности и точности литературных обзоров, которые являются основой академических исследований. Основное внимание уделяется интеграции ИИ-инструментов в процесс литературных обзоров, а также критической оценке их применения. Исследование направлено на создание прецедента для более детального обсуждения симбиоза между ИИ и традиционными методологиями исследований.

Методы исследования:

Исследование использует методологию кейс-стади, чтобы детально изучить интеграцию ИИ-инструментов в процесс литературных обзоров. Этот подход включает использование ковариационных доказательств для анализа отдельных единиц доказательств и их экстраполяции на более широкие контексты. В исследовании применяются различные ИИ-инструменты, такие как Bard AI, ChatGPT, Google Scholar, Research Rabbit, SCISPACE и Literal.io, для автоматизации и улучшения различных этапов литературного обзора.

Полученные результаты:

Снижение административной нагрузки:

Улучшение точности:

Снижение языковых барьеров:

Автоматизация поиска и анализа данных:

Этические и методологические вызовы:

Заключение:

Исследование подчеркивает значительный потенциал ИИ в улучшении процесса литературных обзоров, но также указывает на необходимость критической оценки и валидации результатов. Интеграция ИИ-инструментов может значительно улучшить эффективность и качество исследований, но требует внимательного подхода к их применению и этическим аспектам.

Назад к статьям