WEBVTT FILE STYLE ::cue {font-size: 60%;} 00:00:05.650 --> 00:00:32.450 line:-4 position:50% align:center size:85% 안녕하세요 여러분, 오늘의 Scopus AI 웨비나, 큐레이팅, 강화 및 연결된 데이터가 연구 인사이트를 향상시킨 방법에 오신 것을 환영합니다. 제 이름은 Keith Silver이고 LCD 마케팅 팀에서 왔으며 오늘 세션을 소개할 예정이며 녹화될 것임을 미리 말씀드릴 수 있습니다. 따라서 세션을 너무 좋아해서 다시 듣고 싶고, 나중에 최고의 순간을 자신에게 재생하면 그렇게 할 수 있습니다. 00:00:34.0 --> 00:00:39.320 line:-4 position:50% align:center size:85% 자, 그럼 바로 본론으로 들어가서 지금 여러분 앞에 있는 슬라이드에서 볼 수 있는 의제를 살펴보겠습니다. 00:00:40.390 --> 00:00:56.870 line:-4 position:50% align:center size:85% 지금 하고 있는 하우스키핑과 인트로는 그런 걱정은 하지 않아도 돼요. 그런 다음 도구에 대한 개요가 될 I의 범위에 대한 소개와 함께 회의의 중앙으로 바로 들어가고 라이브 데모도 포함되므로 어떤 일이든 일어날 수 있습니다. 00:00:58.440 --> 00:01:14.400 line:-4 position:50% align:center size:85% 그런 다음 Scopus Trusted Data and Content로 넘어갑니다. 따라서 Scopus AI의 기반이 되는 데이터의 범위를 자세히 살펴보겠습니다. 따라서 여러분 중 누군가가 이 웨비나 시리즈를 팔로우하고 있고 이것이 실제로 삼부작의 세 번째 기사라면 말입니다. 00:01:15.270 --> 00:01:42.670 line:-4 position:50% align:center size:85% 아시다시피 우리는 이 도구로 시작했고 Scopus AI의 기초를 천천히 파고들었습니다. 그래서 우리는 #2에 대한 책임 있는 AI를 만들었고 이것은 실제로 Scopus의 데이터를 기반으로 합니다. 유용한 유인물 탭에는 해당 웨비나에 대한 링크가 있으며, 이는 눈앞의 화면에서 볼 수 있습니다. 그 후에 AQ와 세션으로 이동합니다. 다음 슬라이드로 넘어갈 수 있다면 부탁드립니다. 00:01:44.640 --> 00:01:48.400 line:-4 position:50% align:center size:85% Q&A 세션과 관련하여 몇 가지 추가 발표가 있습니다. 00:01:49.710 --> 00:02:06.950 line:-4 position:50% align:center size:85% 프레젠테이션이 진행되는 동안 질문이 생길 것이라고 확신하는 경우 Q&A 버튼을 누르면 다시 앞에 있는 화면에 표시되고 질문을 입력합니다. 그리고 우리가 할 일은 마지막에 그 세션에서 그것들을 집어 들고 우리의 훌륭한 패널 멤버들에게 그것들을 전달하는 것입니다. 00:02:08.520 --> 00:02:19.960 line:-4 position:50% align:center size:85% 이 웨비나에는 자막 캡션도 제공되므로 이를 활용하려면 화면 오른쪽 하단에 표시되는 CC 아이콘을 클릭하십시오. 00:02:20.830 --> 00:02:28.150 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 사용 가능한 다양한 언어 옵션이 있는 드롭다운이 있습니다. 따라서 언어를 선택하면 사업을 해야 합니다. 00:02:29.720 --> 00:02:33.800 line:-4 position:50% align:center size:85% 정말 고마워요. 다음 슬라이드로 넘어갑니다. 00:02:34.840 --> 00:02:37.320 line:-4 position:50% align:center size:85% 몇 가지 질문도 드리겠습니다. 00:02:39.0 --> 00:02:52.120 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 이것이 그 중 첫 번째입니다. Scopus를 얼마나 자주 사용하십니까? 당신은 Scopus를 많이 사용하나요? 약간. 그리고 이것의 목적은 실제로 오늘 웨비나에 대한 감각을 제공하거나 웨비나를 위한 장면을 설정하는 것입니다. 00:02:53.270 --> 00:02:58.910 line:-4 position:50% align:center size:85% 더 넓은 풍경이 무엇인지 알려주기 위해, 그래서 그냥 해보도록 하겠습니다. 00:03:00.580 --> 00:03:07.100 line:-4 position:50% align:center size:85% 그것을 닫으면 결과를 볼 수 없을까 두렵지만 결과가 들어오는 즉시 공유하겠습니다. 00:03:08.470 --> 00:03:19.150 line:-4 position:50% align:center size:85% 잠시 후에 있어야하지만 결과가 나타나기를 기다리는 동안 항상 약간 어색한 일시 중지가 발생합니다. 하지만 극적인 긴장감으로 이어지기 때문에 훌륭하다고 생각합니다. 자, 이제 시작하겠습니다. 그렇게. 00:03:21.800 --> 00:03:23.960 line:-4 position:50% align:center size:85% 가장 높은 #34%는 매주 Scopus를 사용합니다. 00:03:25.920 --> 00:03:40.400 line:-4 position:50% align:center size:85% 중간 그룹의 경우 한 달에 한두 번, 11%만이 매일 사용합니다. 약 20%는 스코프에 전혀 액세스할 수 없습니다. 그래서 우리가 다른 웨비나에서 본 프로필의 상당히 전형적입니다. 00:03:41.300 --> 00:03:44.590 line:-4 position:50% align:center size:85% 다음 슬라이드로 넘어갈 수 있다면 부탁드립니다. 00:03:45.510 --> 00:04:18.670 line:-4 position:50% align:center size:85% 오늘 사랑스러운 발표자들의 얼굴을 볼 수 있습니다. Vin Meister 박사가 Scopus 데이터에 대해 얘기해 줄 것입니다. 그는 Scopus를 전문으로 하는 제품 관리, 콘텐츠 및 정책 담당 수석 이사입니다. 그리고 파란색 코너에는 Scopus의 수석 제품 관리자인 Adrian Radishaw 박사가 있습니다. AII는 시작하기 전에 한 가지 더 질문할 것이 있다고 생각하는데, 이 제목 다음에 나올 것 같습니다. 우리는 단지 당신을 거짓 안전감으로 달래고 있지만, 우리가 할 수 있다면 계속 진행하십시오. 00:04:19.150 --> 00:04:36.590 line:-4 position:50% align:center size:85% 다음 슬라이드로 넘어갑니다. 훌륭한. 이거에요. 그럼 두 가지 질문이 더 있습니다. 이것은 그들 중 하나입니다. 연구 작업에 도움이 되는 생성형 AI 솔루션을 사용하는 것에 대한 신뢰 수준은 어느 정도입니까? 매우 관련성이 높은 주제입니다. 많은 사람들이 이러한 솔루션의 잠재력을 볼 수 있습니다. 00:04:38.160 --> 00:04:49.400 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러나 그들이 얼마나 신뢰할 수 있는지에 대한 경계심이 있으며, 어떤 솔루션을 사용하느냐에 따라 크게 달라진다고 생각합니다. 그러나 신뢰 수준을 나타낼 수 있다면. 00:04:50.270 --> 00:05:19.870 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 이전과 마찬가지로 제가 할 일은 화려한 디스플레이가 없는 상태에서 구두로 결과를 여러분과 공유하고 그 순간에 그것들이 나타나기를 기다리는 것입니다. 그래서 저는 우리가 매우 보완적인 용어로 울타리 위에 앉아 있다고 생각하는데, 왜냐하면 그것이 바로 제가 제 자신이 될 수 있는 곳이기 때문입니다. 하지만 여러분 중 51%는 중간 수준의 신뢰를 가지고 있으며, 이는 아마도 이러한 도구에 관한 한 가장 합리적인 위치라고 생각합니다. 00:05:22.230 --> 00:05:30.110 line:-4 position:50% align:center size:85% 25%는 신뢰 수준이 낮고, 14%는 신뢰 수준이 높으며, 몇 가지 특이치가 있습니다. 00:05:31.680 --> 00:05:38.640 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 여러분 중 많은 분들이 중간에 모여 있다는 점을 감안할 때, 저는 우리가 적어도 오늘날 AI에 관한 한 다이얼을 조금 더 멀리 움직일 수 있기를 바랍니다. 00:05:40.280 --> 00:05:49.840 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 제 동료인 Adrian을 여러분께 소개해야 할 시점이며, Adrian은 Scopus AI에 대해 이야기하면서 이 세션을 시작할 것입니다. 00:05:51.610 --> 00:06:09.290 line:-4 position:50% align:center size:85% 네. 고마워요, Keith. 여러분 안녕하세요. 제 이름은 Adrian이고 제품 관리자입니다. 오늘은 Scopus AI에 대해 조금 말씀드리고, 왜 만들었는지, 데모를 조금 보여드리고, 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 연구 동반자를 만들기 위해 노력한 훌륭한 작업에 대해 말씀드리고자 합니다. 00:06:10.840 --> 00:06:22.760 line:-4 position:50% align:center size:85% 그렇다면 CI를 발견하십시오. 우리가 해결하려는 문제는 사실 꽤 오래된 문제이며, scopus.com 에서 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하고 검색하는 이유에 대해 질문하고 인터뷰도 많이 진행했습니다. 00:06:23.230 --> 00:06:33.950 line:-4 position:50% align:center size:85% 계속 떠오르는 주제가 있었어요. 실제로 Scopus 사용자의 6%가 검색 도구를 사용하여 상당히 정기적으로 새로운 주제 영역에 대해 학습하는 것으로 나타났습니다. 00:06:35.520 --> 00:06:54.440 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 새로운 주제에 대해 배우는 것이 이미 어렵기 때문에 이것이 정말 어렵다고 들었습니다. 새로운 지역을 탐험하는 것은 고사하고 자신의 지역에 대해 배우고 유지하는 것만으로도 충분히 어렵습니다. 그리고 우리는 이것이 초기 경력 연구자들과 학제 간 기회를 찾는 사람들에게 가장 큰 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. 00:06:55.650 --> 00:07:23.330 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 지금 당장은 제가 말씀드렸듯이 정말 큰 도전입니다. 연구 환경은 다른 분야의 어휘를 배우는 것은 고사하고 자신의 영역을 파악할 수 있을 만큼 복잡합니다. 이러한 아이디어 중 어떤 것이 여러분이 하고 있는 일에 사용될 수 있는지 확인하십시오. 사용할 수 있는 환상적인 도구는 없지만 이 공간을 탐색하고 탐색하는 것이 점점 더 좋아지고 있습니다. 그리고 이 모든 것이 징계 사일로를 증가시키고 있다고 생각합니다. 당신은 더 오랜 시간 동안 자신의 차선에 머무르거나 한 가지 주제 영역에만 집중하는 경향이 있습니다. 00:07:23.830 --> 00:07:48.990 line:-4 position:50% align:center size:85% 너무 도전적이기 때문입니다. 그리고 우리가 느낀 이 모든 것은 차선의 생산성, 협업 기회 놓치기, 아이디어 누락으로 이어지고 있으며, 이는 전반적으로 학업 및 사회적 영향이 낮을 수 있습니다. 연구자와 학자 모두에게 너무 나쁩니다. 경력을 발전시키고 사회에 영향을 미치려고 노력하는 것은 그렇지 않았다면 얻을 수 있었을 유형의 연구를 얻지 못하는 것이며 문제는 점점 더 악화되고 있습니다. 00:07:50.560 --> 00:07:54.400 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 우리는 이미 수년 동안 더 나은 검색 도구에 투자해 왔습니다. 00:07:55.300 --> 00:08:24.230 line:-4 position:50% align:center size:85% 벡터 검색 기술은 자연어 쿼리를 수행하고 관련 문서를 찾을 수 있는 방법입니다. 우리는 엘스비어의 편집팀과 함께 시간을 보내며 검토하고 개선하려고 노력했습니다. 그리고 여러분 모두 아시다시피, 지난 몇 년 동안 AI의 Gerrant는 훨씬 더 큰 존재가 되었습니다. 그리고 이 두 가지의 조합으로 새로운 영역에 대해 배우고 기회를 찾는 문제를 해결하는 데 도움이 되고 정말 쉽게 만들 수 있는 제품을 생산할 수 있었습니다. 이것이 우리의 주요 목표입니다. 00:08:26.280 --> 00:08:34.440 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 저는 이것을 스쿠버 CI 데모를 통해 간략하게 보여드리고자 합니다, 그리고 제 인터넷 연결이 약간 고르지 못하기 때문에 이것이 작동하기를 바랍니다. 00:08:36.490 --> 00:09:07.370 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 바라건대 내 앞에서 당신은 scopus.com 볼 수 있어야하며 Scopus AI는 scopus.com 위에 유료 모듈이며 당신이 그것을 얻을 때 자연어 질문 또는 일부 키워드를 입력 할 수있는 오른쪽에있는이 새 탭과 함께 나타납니다. 그러나 이 데모를 위해 여기에서 이 중 하나를 선택하겠습니다. 나는 보통 중간에 이것을 선택하는 것을 좋아합니다. 녹지 공간을 여는 방법은 정신 건강에 기여하며 해당 쿼리를 클릭한 후 백그라운드에서 몇 가지 일이 발생합니다. 00:09:07.870 --> 00:09:39.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 우리는 우리가 하는 모든 일이 신뢰할 수 있는 범위, 즉 말뭉치를 기반으로 하고 그것이 어디에서 왔는지 쉽게 이해할 수 있도록 하고 싶습니다. 따라서 이 질의가 실행되면 실제로 일어나는 일은 말뭉치를 thescopus.com 하고 초록을 기반으로 귀하가 입력한 이 질의에 직접 답변하는 데 도움이 되거나 관련된 가장 관련성이 높은 학술 문헌을 식별하려고 하는 것입니다. 그리고 이를 바탕으로 상위 10개 언어를 선택해서 대규모 언어 모델에 제공합니다. 우리의 경우, 우리는 사용하고 있습니다. 00:09:39.590 --> 00:10:07.630 line:-4 position:50% align:center size:85% Microsoft의 파트너와 함께 Azure 인스턴스에서 호스팅되는 AIS ChatGPT를 열면 이에 대한 답을 만들지 마십시오. 이 정보만을 기반으로 이 쿼리에 대한 응답을 구성할 수 있습니까? 그리고 주장이나 가정을 할 때마다 출처를 참조하여 뒷받침하십시오. 그리고 그것이 바로 여기서 일어난 일입니다 : 우리는 A를 생성하고, 이와 같은 응답을 생성합니다. 00:10:08.430 --> 00:10:19.830 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 여기에서 볼 수 있듯이 다른 초록에서 수집되었습니다. 때로는 공통된 아이디어가 있고, 때로는 다른 아이디어가 있으며, 각각에 대해 우리는 어떤 추상적인 것을 가져왔는지 정확히 볼 수 있습니다. 00:10:20.990 --> 00:10:22.550 line:-4 position:50% align:center size:85% 물론 여기에서 전체 목록을 볼 수 있습니다. 00:10:24.800 --> 00:10:30.400 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 Scopus는 다양한 분야에 걸쳐 꽤 광범위한 말뭉치를 가지고 있는데, 이에 대해서는 여성들이 나중에 조금 이야기할 것입니다. 00:10:31.600 --> 00:10:32.880 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러나 이것이 우리의 출발점이었습니다. 00:10:34.760 --> 00:10:57.880 line:-4 position:50% align:center size:85% 저희는 이를 목격하고 커뮤니티로부터 좋은 피드백을 받았지만, 이것만으로는 충분하지 않다는 것을 깨달았습니다. 이 멋진 소개가 있으면 좋지만 어떤 사람들은 더 자세한 정보가 필요하기 때문에 다른 모든 도구를 개발했습니다. 따라서 생성형 AI를 사용한 단순한 요약 생성기가 아닙니다. 우리는 생성형 AI를 도입하여 이 주제를 훨씬 더 쉽게 탐구할 수 있도록 도왔습니다. 00:10:58.800 --> 00:11:15.519 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 우리가 만든 것 중 하나는 확장 요약이었습니다. 그리고 확장된 요약은 실제로 우리가 사내에서 구축한 특허 출원 중인 기술을 활용하여 검색을 크게 개선하고 있습니다. 그리고 이것은 우리가 만든 래그 퓨전(rag Fusion)이라는 기술에 대한 환상적인 연구였습니다. 나가서 조사하는 것이 좋습니다. 다른 사람들은 실제로 훌륭하고 놀라운 결과를 가진 기술을 적용하고 있습니다. 그리고 그것이 하는 일은, 이 쿼리를 사용하는데, 우리는 이 요약의 더 긴 버전을 작성하는 것뿐만 아니라, 우리가 하는 일은 이 쿼리의 변형을 만들고 다음 00:11:15.519 --> 00:11:32.239 line:-4 position:50% align:center size:85% 질문을 예상하는 것입니다. 00:11:33.0 --> 00:11:36.120 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 거의 모든 주어진 주제에 대해 우리가 할 수 있는 것은 훨씬 더 자세하게 쓰는 것입니다. 00:11:36.590 --> 00:12:11.990 line:-4 position:50% align:center size:85% 거의 미니 보고서 같다는 답변. 이것은 우리가 구축한 가장 인기 있는 기능일 때 가장 인기가 있으며 실제로 출시 이후 가장 높은 만족도와 90% 이상의 만족도를 가진 기능이며 일종의 믿을 수 없을 정도입니다. 그래서 우리는 아마도 기본 기본 요약에서도 이것을 더 활용하기를 원할 것입니다. 하지만 앞서 언급했듯이 새로운 주제 영역을 배우는 것은 다소 어렵고 때로는 많은 새로운 용어나 아이디어에 노출되며 실제로 배우기 위해 여전히 약간의 작업이 필요합니다. 00:12:12.590 --> 00:12:38.230 line:-4 position:50% align:center size:85% 또한 주요 저자를 가져와서 각 관련 문서에서 키워드를 제공하고 이를 결합하여 주제에 대한 조감도를 만드는 시각적 개념도를 만들 수 있는 것과 같은 다른 혁신적인 방법으로 AI를 활용하려고 노력했습니다. 연구자들과 학자들이 우리에게 말하는 것은 그들이 알고 있는 용어를 볼 수 있다는 것뿐만 아니라 이전에 못했던 용어도 볼 수 있다는 것입니다. 그리고 좋은 점은 이러한 아이디어가 어떻게 조화를 이루는지 이해할 수 있다는 것입니다. 00:12:39.350 --> 00:12:51.990 line:-4 position:50% align:center size:85% 이 기능을 출시했을 때 확신이 없었기 때문에 유용할 것이라고 생각했습니다. 하지만 지난 몇 달 동안 우리는 실제로 이것에 대한 환상적인 반응을 얻었고 우리는 이미 미래에 더 나은 또 다른 버전을 계획하고 있습니다. 00:12:53.560 --> 00:13:04.760 line:-4 position:50% align:center size:85% 마지막으로, 때로는 한 분야에서 큰 사상가가 누구인지 알고 싶을 때가 있습니다. 그래서 주제 전문가와 같은 것은 우리가 여기에 만든 또 다른 도구입니다. 그리고 이것은 실제로 Scopus에 이미 있는 도구를 사용하고 있습니다. 00:13:05.790 --> 00:13:26.750 line:-4 position:50% align:center size:85% 잠깐 동안 주변에 있었습니다. 연구 및 발견이라고 불리기 때문에 이것 뒤에는 진정한 마법이 없습니다. 우리가 하는 일은 여기서 질문을 받고, 그 안에 있는 주요 주제를 식별하려고 노력한 다음, 우리가 하는 일은 문서 검색을 통해 가장 관련성이 높은 문서가 어디에 있는지 찾은 다음 해당 주제에 대해 가장 많이 출판한 저자를 찾는 것입니다. 00:13:28.320 --> 00:13:36.120 line:-4 position:50% align:center size:85% 그런 다음 우리가 하는 일은 이 사람들 각각에 대해 가장 관련성이 높다고 생각되는 일치 문서를 가져와서 간단한 요약을 작성하려고 노력하는 것입니다. 00:13:36.870 --> 00:13:37.990 line:-4 position:50% align:center size:85% 주로 제목을 기반으로 합니다. 00:13:39.560 --> 00:13:44.400 line:-4 position:50% align:center size:85% 이것은 주어진 필드 영역의 주요 사람들이 누구인지 알 수 있는 빠르고 좋은 방법입니다. 00:13:45.430 --> 00:13:53.110 line:-4 position:50% align:center size:85% 저는 이것이 바로 이곳의 주제라고 생각합니다. 사물의 근원에 매우 쉽게 접근할 수 있도록 노력하고 있지만 더 많은 것이 있습니다. 00:13:54.110 --> 00:14:00.990 line:-4 position:50% align:center size:85% 한 가지 주목할 점은 재미로 다른 쿼리를 입력하도록 허용하면 대규모 언어 모델이 무엇인지 말할 수 있다는 것입니다. 00:14:03.770 --> 00:14:06.130 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 실례합니다, 생방송에서 철자가 틀립니다. 00:14:08.640 --> 00:14:22.659 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 우리는 이것에 대해 꽤 좋은 요약을 생성 할 수 있습니다. 하지만 만약 여러분이 이 참고 문헌들을 본다면, 여러분은 스스로에게 묻게 될 것입니다, 음, 내 말은, 나는 여기서 이 이름들 중 어느 것도 알아보지 못하고 있다는 것입니다, 에이드리언, 무슨 일이죠? 거기에는 이유가 있습니다. 그래서 우리가 하고 싶은 한 가지는 이러한 요약이 우리가 찾을 수 있는 가장 관련성이 높은 추상적인 내용을 기반으로 했는지 확인하는 것입니다. 그것들은 주로 초록을 기반으로 하며 우리는 인용 횟수와 같은 것들에 편향을 사용하고 싶지 않았습니다 00:14:22.659 --> 00:14:36.679 line:-4 position:50% align:center size:85% . 00:14:38.110 --> 00:15:05.430 line:-4 position:50% align:center size:85% 엘스비어가 아닌 경우 게시됩니다. 우리는 다른 것을 고려하지 않습니다. 참조는 순전히 초록의 품질과 쿼리와 얼마나 관련이 있는지에 따라 선택됩니다. 그러나 우리는 그것이 모든 사람의 문제를 해결하지 못한다는 것을 알고 있습니다. 때때로 당신은 이 분야에서 큰 논문이 무엇인지 알고 싶어하며, 이것이 우리가 이 기능을 개발한 이유입니다. 기초 논문. 그리고 대규모 언어 모델에 대해 조금이라도 알고 있는 사람이라면 여기에서 몇 가지 큰 논문 이름을 알고 있을 것입니다. 00:15:06.960 --> 00:15:07.360 line:-4 position:50% align:center size:85% 지난 몇 년 동안. 00:15:08.470 --> 00:15:37.430 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 우리는 학계에서 종종 거인의 어깨 위에 서 있는 것에 대해 이야기하지만, 실제로 그 거인이 누구인지 알아내는 것은 꽤 많은 작업입니다. 이제 CI에 대해 알아보세요. 우리는 다른 독점 기술인 지식 그래프(Knowledge Graph)를 활용하여 서로 다른 논문 간의 인용 네트워크 링크를 찾아 요약을 작성하기 위해 선택한 초록을 기반으로 가장 많이 참조된 논문을 식별하려고 시도했습니다. 그리고 우리는 당신이 주어진 영역에서 익숙해져야 할 큰 아이디어와 큰 논문의 스냅 샷을 얻을 수 있도록 여기에 나열합니다. 00:15:39.640 --> 00:15:53.600 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 꽤 다재다능합니다. 우리는 이와 같은 질문을하는 것에 대해 이야기 할 수 있습니다. 제 말은, 우리는 때때로 마음의 구성 요소가 무엇인지와 같은 훨씬 더 근본적인 질문으로 스스로를 놀라게 할 수 있습니다. 00:15:55.700 --> 00:15:57.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 당신은 그것에 대한 작은 개념도를 얻을 수 있습니다. 00:15:58.830 --> 00:16:04.310 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 어쩌면 내가 보고 싶은지와 같은 아이디어를 가지고 놀 수도 있습니다. 00:16:06.300 --> 00:16:07.270 line:-4 position:50% align:center size:85% 응용 프로그램. 00:16:08.510 --> 00:16:12.550 line:-4 position:50% align:center size:85% 기계 학습 및 미술사. 어쩌면 나는이 두 가지 아이디어를 조금 연결하고 싶을 수도 있습니다. 00:16:14.540 --> 00:16:24.620 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 바로 그렇게, 우리는 이 영역에 대한 아주 빠른 개요를 얻을 수 있고, 참고 문헌들, 재단 문서들, 내용 지도들, 확장된 요약들을 모두 함께 얻을 수 있습니다. 00:16:26.830 --> 00:16:52.310 line:-4 position:50% align:center size:85% 마지막으로, 우리가 하는 또 다른 일은 더 깊이 들어가는 것인데, 더 깊이 들어가기는 범위 CI에서 가장 많이 사용되는 기능입니다. 그리고 그것은 주제에 대해 배우는 것이 어렵다는 사실에서 비롯된 것 같습니다. 그러나 다음 질문을 하는 것은 훨씬 더 어렵고 더 깊이 들어가야 합니다. 그것이 하는 일은, 원래 쿼리를 입력하고 세 가지 유형의 쿼리, 즉 새로운 관점을 취하는 쿼리, 영역을 확대하는 쿼리, 축소할 수 있는 쿼리를 제안하려고 합니다. 00:16:53.630 --> 00:17:01.630 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 우리는 여러분이 한 지역을 여러 방향으로 계속 탐험하고 끝까지 내려갈 수 있도록 매우 쉽게 만들고 싶습니다. 00:17:03.200 --> 00:17:19.360 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 사람들이 우리에게 말하는 것은 더 깊이 들어가면 본능을 키우는 데 도움이 된다는 것입니다. 주제에 익숙해지면 그것에 대해 이야기하는 방법을 알게 됩니다. 이것이 이 기능이 하는 일입니다. 주어진 주제 영역을 탐구할 때 어떤 종류의 질문에 대해 생각해야 하는지 알려줍니다. 00:17:21.420 --> 00:17:34.340 line:-4 position:50% align:center size:85% Discovery CI는 주로 이러한 사용 사례를 위해 구축되었으며, 새로운 주제 영역을 탐색하고 학습하며 잠재적인 새로운 학제 간 기회를 식별하고 주요 콘텐츠의 소스를 매우 빠르게 얻을 수 있도록 도와줍니다. 00:17:37.110 --> 00:17:39.590 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 다음 몇 개의 슬라이드는 실제로 같은 것을 말하고 있습니다. 00:17:41.560 --> 00:17:43.960 line:-4 position:50% align:center size:85% 이러한 기능이 실제로 작동하는 것을 이미 보셨습니까? 00:17:46.560 --> 00:17:53.120 line:-4 position:50% align:center size:85% 여기에 집단적으로 모이기 위해 그들에 대한 또 다른 견해가 있습니다. 우리는 이것이 연구자 툴킷에서 정말 환상적인 도구를 제공한다고 생각합니다. 00:17:54.680 --> 00:18:23.920 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 이것들은 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 참고 문헌을 찾고, 주제에 익숙해지고, 이해를 심화하고, 아이디어를 명확하게 표현하거나 아이디어에 대해 이야기하는 방법을 익히고, 정말 복잡한 것을 설명하고, 미래에 함께 일할 사람을 찾고 싶을 수도 있습니다. 아니면 작품과 우리가 만든 모든 것을 더 자세히 살펴보고 싶을 수도 있습니다. 그리고 다른 웨비나, 특히 마지막 Women Respond to AI 원칙과 Relics AI를 기반으로 이 제품을 구축하는 방법에 대해 얼마나 신중하고 고려했는지 확인하는 것이 좋습니다. 00:18:25.200 --> 00:18:25.440 line:-4 position:50% align:center size:85% 지침. 00:18:26.230 --> 00:18:36.700 line:-4 position:50% align:center size:85% 아이디어가 어디에서 오는지 이해할 수 있는지 확인하는 것부터 모든 것을 다룹니다. 따라서 참고 문헌을 클릭하면 논문의 출처를 볼 수 있으며 원하는 경우 비평할 수 있습니다. 00:18:38.120 --> 00:18:54.600 line:-4 position:50% align:center size:85% 또한 우리가 감독하고 있는지 확인하십시오. 우리는 우리가 생성하는 모든 것에 대한 우리의 대응에 대한 인간의 감독을 가지고 있습니다. 우리는 이 문제를 매우 진지하게 받아들이고 있으며, 이에 대해서는 잠시 후에 말씀드리겠습니다. 물론 개인 정보 보호. Open AI 모델은 Azure에서 호스팅되었으며 Microsoft와 계약을 맺었다고 말씀드렸습니다. 00:18:55.110 --> 00:19:04.230 line:-4 position:50% align:center size:85% 따라서 사용되는 쿼리가 학습 또는 저장에 사용되거나 대규모 언어 모델 또는 명확해야 하는 모델을 개선하는 데 사용되지 않도록 합니다. 00:19:07.600 --> 00:19:35.960 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 평가에 대해 간략히 말씀드리자면, 여기서 언급했듯이 모든 것의 기반이 되는 신뢰 말뭉치에서 출발하는데, 이는 우리에게 많은 확신을 주고 우리가 생성하는 응답에 대해 잠시 후에 이야기할 것입니다. 우리는 프롬프트 엔지니어링, 앞서 언급한 래그 퓨전, 그리고 무대 뒤에서 하고 있는 몇 가지 신뢰도 점수 기술 사이에서 다양한 종류의 기술을 활용합니다. 또한 결과물을 정기적으로 평가합니다. 그래서 우리는 쿼리를 기반으로 한 응답의 관련성과 같은 것을 볼 수 있는 평가 프레임워크를 구축했습니다. 00:19:36.840 --> 00:19:43.360 line:-4 position:50% align:center size:85% 출처도 관련성이 있고, 의도적으로 들어가서 끌어내려고 하는 유해한 평가 프레임워크 같은 것도 합니다. 00:19:43.830 --> 00:19:54.870 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus AI의 유해하게 편향된 응답은 얻으려고 시도하며, 최근 AI 공간에 익숙한 사람이라면 누구나 알 수 있듯이 편향이 잘못될 수 있는 예를 본 적이 있을 것입니다. 00:19:55.200 --> 00:20:26.180 line:-4 position:50% align:center size:85% 여기서 한 가지 분명히 해야 할 것은 Scopus AI는 우리가 가지고 있는 학술 문헌을 반영하도록 설계되었다는 것입니다. 학술 문헌에는 편견이 있으며 정말 열심히 노력하면 CI의 범위에 대한 편향된 응답을 얻을 수 있습니다. 그러나 우리는 또한 CI의 범위에 반영적 프롬프트라고 부르는 것을 사용했는데, 이는 모든 응답이 일반적으로 신뢰도를 얻을 수 있음을 의미합니다. 그러니까 저희가 직접 답변을 드리거나 아니면 저희가 아주 명확하고 직접적으로 답변해 드리는 거죠. 직접적인 답변을 드릴 수 없는 경우도 있습니다. 00:20:26.950 --> 00:20:30.790 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 그런 경우, 그러나 실제 정보가 있다면, 우리는 그것을 추론할 수 있다고 말합니다. 우리는 그 점에 대해 매우 분명합니다. 00:20:31.220 --> 00:20:51.260 line:-4 position:50% align:center size:85% 시스템이 예상대로 작동하고 무언가가 One Direction에 심하게 편향된 것 같고 새로운 방향을 보여줄 수 있는 논문이 없는 경우 우리는 당신에게 아무런 응답도 주지 않습니다. 우리는 또한 그것도주의합니다. 우리는 이것이 단지 하나의 견해를 나타낼 수 있다고 설명합니다. 예를 들어 다른 검색을 제안할 수도 있으며 항상 이 작업을 개선하고 있습니다. 00:20:54.490 --> 00:21:03.130 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 전반적으로, 우리는 지난 몇 달 동안 커뮤니티로부터 환상적인 반응을 얻었고 지난 금요일에 환상적인 논문과 다른 곳에서 연결되었습니다. 나는 그것을 읽는 것이 좋습니다. 00:21:04.870 --> 00:21:21.950 line:-4 position:50% align:center size:85% 여기서 우리의 목적은 이것이 신뢰할 수 있는 Scopus 말뭉치를 기반으로 생성할 수 있는 가장 신뢰할 수 있고 가치 있고 관련성이 높은 쌍둥이자리 요약 및 개요 소스인지 확인하는 것입니다. 우리는 시간을 절약하고, 훨씬 더 빨리 영향을 미칠 수 있도록 돕고 싶고, 사용하기 매우 쉽습니다. 00:21:24.760 --> 00:21:54.0 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 저는 그 강연을 좋아합니다. 글쎄요, 저는 멋진 Trusted Scopus, Corpus of Scopus, 그리고 당신에게 넘어갔을 때 위에 세워진 눈들에 대해 조금 더 이야기할 BIM의 손을 좋아합니다. 고마워요, 에이드리언. 데모에서 보셨듯이 에이전트가 모든 기능을 수행했는데, 이는 모두 Scopus의 콘텐츠를 기반으로 하며 Scopus 데이터베이스에 있는 해당 기사에 대한 문서 또는 기록을 기반으로 합니다. 2013년에 대한 메모가 있는 것을 보셨을 것입니다. 00:21:54.220 --> 00:22:26.100 line:-4 position:50% align:center size:85% 따라서 2013년은 현재 S AI 범위에서 콘텐츠가 사용되고 있는 컷오프 날짜입니다. 따라서 2013년으로 거슬러 올라가는 모든 문서는 이러한 요약이 작성될 때 사용됩니다. 그리고 문서 자체에서. 제목, 초록, 요약을 만들고, 링크를 만들고, 해당 용어의 시각화가 있는지 확인하는 데 사용되는 키워드이지만, 저자가 개수나 결정된 참고 문헌 자체에 의해 결정되는 것처럼 다른 정보도 전문가를 만드는 데 사용됩니다. 00:22:26.580 --> 00:22:54.580 line:-4 position:50% align:center size:85% 특정 질문이나 제공되는 기본 문서에서, 이 모든 것은 Scopus 문서 자체에서 나온 것입니다. 그 자체로 범위에 있는 모든 문서라고 말하는 것이 중요합니다. 이 문서의 기반이 되는 원본 전문은 아닙니다. 따라서 AI와 함께 범위에서 사용되지 않는 것은 Scopus에서 사용되지 않습니다. 그것은 요약이고, 초록이며, 거기에서 사용되는 제목입니다. 00:22:56.700 --> 00:23:06.820 line:-4 position:50% align:center size:85% 이제 이것이 신뢰에 관한 것이고 범위를 신뢰할 수 있는 범위가 무엇인지 궁금할 수 있으므로 고품질 요약도 생성됩니다. 00:23:08.580 --> 00:23:39.460 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 먼저 여러분께 질문을 드리고 싶습니다. 그렇다면 데이터와 콘텐츠의 범위에 대한 신뢰 수준은 어느 정도일까요? 그리고 여러분이 여론조사에 대한 답변을 할 수 있도록 몇 분 정도 시간을 드리겠습니다. 그리고 그 후에 결과를 읽을 것입니다. 그리고 이것은 다음 몇 분 또는 그 시간에 스코프의 데이터베이스를 신뢰할 수 있다고 생각하는 이유에 대해 좀 더 자세히 설명하는 데 사용할 것입니다. 00:23:39.860 --> 00:23:51.140 line:-4 position:50% align:center size:85% 거기에 있는 콘텐츠와 AI로 범위를 지정할 수 있는 이유는 전적으로 해당 데이터 세트를 기반으로 하기 때문입니다. 결과가 있는지 보겠습니다. 00:23:53.150 --> 00:23:53.950 line:-4 position:50% align:center size:85% 그들은 여전히 들어오고 있습니다. 00:23:57.480 --> 00:23:58.440 line:-4 position:50% align:center size:85% 나는 우리가 할 수 있다고 생각합니다. 00:23:59.660 --> 00:24:31.180 line:-4 position:50% align:center size:85% 이를 닫으면 일반적으로 데이터 및 콘텐츠 범위에 대한 신뢰 수준이 높다는 것을 알 수 있습니다. 50% 이상은 신뢰도가 높고 13%는 신뢰도가 매우 높습니다. 그 다음으로 매체는 29%이고 1%와 4%는 Scopus 데이터 및 콘텐츠에 대한 신뢰도가 매우 낮거나 낮습니다. 글쎄요, 어쩌면 다음 슬라이드를 통해 그런 사람들을 설득할 수 있을지도 모릅니다. 00:24:32.300 --> 00:24:35.270 line:-4 position:50% align:center size:85% 데이터 범위에 대한 신뢰도가 낮거나 매우 낮음을 나타냅니다. 00:24:36.420 --> 00:24:41.220 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 데이터 범위를 신뢰할 수 있도록 하기 위해 무엇을 하고 있는지 보여줍니다. 00:24:42.790 --> 00:25:05.790 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 이를 위해서는 콘텐츠 큐레이션이 매우 중요합니다. 그리고 그 이유는이 예를 통해 설명하고 싶습니다. 왼쪽 상단에는 Scopus HIV Nursing에서 다루는 저널의 발표 스크린샷을 볼 수 있는데, 이 저널에서 독립 저널로 출판을 중단하고 British Journal of Nursing의 일부로 계속 출판할 것이라고 발표했습니다. 00:25:06.380 --> 00:25:39.380 line:-4 position:50% align:center size:85% 이는 2020년부터 계속될 것입니다. 오른쪽에는 그 무렵에 등장한 저널 웹사이트의 스크린샷이 있습니다. 즉, 원래 HIV 간호원의 신원을 도용하지만 실제로는 해당 웹사이트에 사기성 또는 비정품 콘텐츠를 게시하는 것입니다. 보시다시피 2021년 이후에는 많은 콘텐츠가 게시되었고 그 기사의 주제는 더 이상 원래 HIV 간호와 관련이 없고 모든 관련 없는 주제에 관한 것이었습니다. 00:25:39.940 --> 00:26:06.340 line:-4 position:50% align:center size:85% 범위에서 우리는 진정한 콘텐츠를 다루고 사기성 콘텐츠가 없는지 확인하기를 원합니다. 그러니까 지금 영국 간호학술지(British Journal of Nursing)에 실린 HIV 간호학술지와 가짜 HIV 간호학술지는 더 이상 스코푸스(Scopus)에 실리지 않고 있습니다. 그러나 품질이 높은 수준으로 유지되고 어떤 것도 다루지 않도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 00:26:08.590 --> 00:26:14.350 line:-4 position:50% align:center size:85% 더 이상 사기성 콘텐츠이므로 다음 슬라이드에서 더 자세히 설명하겠습니다. 00:26:15.140 --> 00:26:43.740 line:-4 position:50% align:center size:85% 우선, 현재 Scopus에는 9,500만 개 이상의 항목이 있으며 모두 인용을 통해 연결되어 있습니다. 따라서 데이터베이스에는 1970년으로 거슬러 올라가는 24억 개 이상의 인용 문헌이 있어 이러한 인용 네트워크를 만들 수 있습니다. 그러나 콘텐츠는 모든 프로필과 소속 프로필에도 클러스터링됩니다. 따라서 이를 통해 어떤 연구가 발표되었는지, 기능의 영향이 누구인지 찾을 수 있습니다. 00:26:44.910 --> 00:26:47.670 line:-4 position:50% align:center size:85% 그것을 출판하고 있으며 그것이 출판되고 있는 곳입니다. 00:26:48.620 --> 00:27:17.420 line:-4 position:50% align:center size:85% 이를 통해 연구 고도를 수행하고 평가를 수행할 수 있습니다. 그래서 우리는 이 말뭉치가 연구 세계가 확신을 가지고 높은 가치의 결정을 내릴 수 있도록 돕고 싶고, Scopus 데이터베이스나 그 안에 있는 콘텐츠를 신뢰한다면 그렇게 할 수 있습니다. 그렇기 때문에 신뢰가 매우 중요하며 데이터베이스를 실제로 신뢰할 수 있는지 확인하는 데 도움이 되는 신뢰의 세 가지 요소를 식별했으며 첫 번째는 콘텐츠 및 데이터 정책입니다. 00:27:18.230 --> 00:27:22.550 line:-4 position:50% align:center size:85% 두 번째는 콘텐츠 및 데이터 품질이고 세 번째는 책임감 있는 사용입니다. 00:27:23.620 --> 00:27:32.460 line:-4 position:50% align:center size:85% 이제 이러한 각 성분에 대해 조금 더 자세히 설명하겠습니다. 첫 번째는 콘텐츠 및 데이터 정책입니다. 00:27:34.300 --> 00:27:58.110 line:-4 position:50% align:center size:85% 명확한 정책을 갖는 것은 사람들이 이해할 수 있도록 매우 중요하며 데이터베이스에 있는 것과 없는 것을 투명하게 보여줍니다. 그들은 무엇이 될 수 있습니까? 데이터베이스 범위에있는 내용에 대해 무엇을 기대할 수 있습니까? 그러나 콘텐츠를 캡처하고 표시하기 위한 규칙은 무엇입니까? 우리는 모든 것이 명확하고 원칙에 입각한 접근 방식을 따르며 약속을 이행하기를 원합니다. 00:27:59.730 --> 00:28:29.100 line:-4 position:50% align:center size:85% 두 번째 요소는 품질에 관한 것입니다. 따라서 품질이 높은지 확인합니다. 그리고 품질을 측정하기 위해 어떤 종류의 일을 하고 있는지, 그리고 그에 따라 행동하고 있는지에 대해서는 나중에 좀 더 자세히 설명하겠습니다. 또한 어떤 이유로든 품질이 일정 수준에 미치지 못하거나 오류가 식별되는 경우 이러한 오류를 수정하고 이에 따라 조치를 취하는 피드백 메커니즘이 있습니다. 00:28:31.600 --> 00:28:34.820 line:-4 position:50% align:center size:85% 가능한 콘텐츠 수정에 대한 문의가 들어옵니다. 00:28:36.390 --> 00:28:57.510 line:-4 position:50% align:center size:85% 신뢰의 세 번째 요소는 책임감 있는 사용이며, 목적에 맞는 데이터 세트에 관한 것입니다. 따라서 특정 사용 사례를 염두에 두고 특정 데이터 세트를 만들었을 수 있습니다. 하지만 컬렉션도 그에 적합할까요? 그리고 특정 목적을 위해 특정 데이터 세트를 사용할 수 있다는 것이 합리적입니까? 00:28:58.580 --> 00:29:30.220 line:-4 position:50% align:center size:85% 또한 예를 들어 인용 횟수를 사용하면 제품의 여러 위치에서 볼 수 있습니다. Adrian이 한 데모에서 볼 수 있습니다. 인용 횟수도 거기에 표시됩니다. 또한 인용 횟수는 scores.com 에 표시되지만 Scopus를 사용하는 다른 제품에서도 인용 횟수를 볼 수 있으며 이를 볼 때마다 동기화되지 않았는지 확인하고자 합니다. 예를 들어 한 곳에서는 1000개의 인용을 찾을 수 있고 다른 곳에서는 1500개의 인용을 찾을 수 있습니다. 따라서 우리는 이러한 채널이 모두 있는지 확인하려고 합니다. 00:29:31.300 --> 00:29:33.510 line:-4 position:50% align:center size:85% 동기화 중이며 데이터의 출처가 명확합니다. 00:29:35.260 --> 00:29:52.660 line:-4 position:50% align:center size:85% 이것이 신뢰의 요소이고, 저는 정책에 대해 이야기하기 시작했고, 그것이 콘텐츠를 신뢰할 수 있도록 하기 위해 우리가 하고 있는 가장 중요한 일 중 하나라고 생각합니다. 이를 위해 우리는 매우 엄격하고 정교한 선발 정책을 가지고 있습니다. 00:29:54.230 --> 00:30:12.550 line:-4 position:50% align:center size:85% 우리는 선정 기준을 가지고 있으며, 그 중 일부는 정량적이고, 일부는 질적이며, 우리는 콘텐츠를 가지고 있으며, Scopus에 어떤 콘텐츠가 포함되고 어떤 콘텐츠가 포함되지 않는지에 대한 결정을 실제로 내리는 17개의 서로 다른 주제 의장으로 구성된 Visual Board 또는 CSAB에 액세스합니다. 그래서 이 보드. 00:30:13.600 --> 00:30:47.140 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus에 대한 선택 정책을 적용합니다. CCB의 구성원은 해당 분야의 전문가이며 과학 전반에 걸쳐 다양한 분야를 모두 다룹니다. 또한 그들은 저널 경험이나 일반 편집자 경험이 있으며 기대할 수 있는 다양한 출판 관행과 수준을 알고 있습니다. 이를 통해 우리는 그들이 어떤 콘텐츠가 관련성이 있고 Scopus에서 다루어져야 하고 어떤 콘텐츠가 Scopus 데이터베이스에서 다루어져서는 안 되는지에 대한 결정을 내릴 수 있는 가장 좋은 위치에 있다고 생각합니다. 00:30:49.690 --> 00:31:18.930 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 우리는 저널의 컨테이너 수준이나 제목, CECB의 위임 또는 권한에 따라 콘텐츠 선택을 합니다. 그리고 학술 콘텐츠의 대표 큐레이팅된 데이터 세트를 만들어 제목 수준에서 선택 기준을 적용하도록 하는 것이 범위입니다. 그리고 범위에 대한 제목이 선택되면 해당 특정 저널에 출판된 모든 논문이 Scopus 데이터베이스에 포함됩니다. 00:31:19.740 --> 00:31:35.860 line:-4 position:50% align:center size:85% 하지만 이에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠지만, 우리는 기준이 일정 수준으로 유지되고 해당 저널의 품질 수준을 계속 모니터링하며 더 이상 기준에 부합하지 않는 타이틀을 발굴하거나 중단하기를 원합니다. 00:31:54.790 --> 00:32:16.630 line:-4 position:50% align:center size:85% 해당 저널에 대해 어떤 논문이 선정되거나 수락됩니까? 해당 저널에 선정되지 않은 논문은 무엇입니까? 출판의 개별적인 사례가 있다면, 더 많은 연습이나 표절, 그런 것들. 이 모든 것은 특정 저널의 편집자 또는 편집장이 결정하며, 그들이 결정하는 것은 Scopus 데이터베이스에 선정된 저널에 있는 경우입니다. 00:32:21.750 --> 00:32:37.870 line:-4 position:50% align:center size:85% 여기서 우리는 2011년 이후 중국 공산당이 지난 10여 년 동안 해온 일들을 볼 수 있다. 그리고 거기에서 Scopus and Knots에 어떤 제목을 포함하는지에 대해 정말 엄격하다는 것을 알 수 있습니다. 00:32:42.780 --> 00:32:43.260 line:-4 position:50% align:center size:85% 그렇게. 00:32:45.390 --> 00:33:14.990 line:-4 position:50% align:center size:85% 우리는 매년 약 3000-4000개의 제목 제안을 받습니다. 그들 모두가 자격이 있는 것은 아닙니다. 그 중 약 절반이 심사 대상이며 CCB에서 심사를 받으면 절반 미만이 스코포스내시경 검사를 받을 수 있습니다. 이 시각적 개체에서 다양한 주제 영역을 볼 수 있습니다. 우리가 결정한 타이틀은 몇 개입니까? 왼쪽 상단에서 오른쪽 하단으로 가장 많은 결정이 내려진 주제 영역을 볼 수 있습니다. 00:33:15.820 --> 00:33:39.700 line:-4 position:50% align:center size:85% 가장 적은 수의 결정이 내려지고 있습니다. 또한 다른 주제 영역에 약간의 차이가 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어, 사회 과학, 의학, 예술 및 인문학은 지난 몇 년 동안 많은 타이틀이 승인된 정말 큰 분야입니다. 특히 인문학은 합격률도 높습니다. 그러나 다학문 또는 비즈니스 및 경제학과 같이 조금 더 작거나 합격률이 낮은 분야도 있습니다. 00:33:43.960 --> 00:34:10.800 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus 데이터베이스에는 총 9,500만 개의 레코드가 있다고 이미 말씀드렸는데, 이 레코드는 전 세계 7개 출판사에서 7,000개 이하의 모든 출판사에서 가져온 것입니다. 우리는 현재 저널을 가지고 있으며 기사가 출판되는 콘텐츠는 모든 언어로 될 수 있으며 60개 언어가 포함됩니다. 대부분의 콘텐츠는 여전히 영어로 되어 있지만, 영어 이외의 다른 언어로도 콘텐츠를 제공하는 7700개 이상의 저널이 있습니다. 00:34:11.700 --> 00:34:30.380 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus에서 찾을 수 있는 것은 영어 자체로 된 추상화 제목입니다. 따라서 전체 텍스트는 어떤 언어로든 제공될 수 있지만, 범위에서 찾을 수 있는 것은 영어로 된 기록이며, Scopus AI에서도 찾을 수 있는 것이며, 이러한 요약을 만드는 데 사용되는 것입니다. 00:34:32.180 --> 00:35:04.200 line:-4 position:50% align:center size:85% 따라서 모든 저널이 Scopus에 있는 것은 아니지만, 대다수는 여전히 저널에서 나오고 있으며 27,000개 이상의 피어 리뷰 저널이 Scopus에서 다루어지고 있습니다. 그러나 회의 및 책과 같은 다른 콘텐츠 유형도 Scopus 자체에서 다룹니다. 그리고 이는 특히 컨퍼런스와 같은 특정 주제 영역에서 중요하며, 엔지니어링 및 컴퓨터 과학에서 매우 중요합니다. 그리고 데이터베이스의 약 13%는 실제로 컨퍼런스 콘텐츠에서 나오지만 사회 과학, 예술 및 인문학을 위한 것입니다. 00:35:04.900 --> 00:35:34.820 line:-4 position:50% align:center size:85% 저자는 저널이나 컨퍼런스에 그렇게 많이 출판하지 않고 대부분 책에 출판한다는 것을 알게 될 것입니다. 우리 도서 사무실의 약 60%는 사회과학, 예술, 인문학 분야이며, 현재 360,000권의 독립된 책이 3권 이상 있습니다. 이를 통해 우리는 광범위한 주제와 다양한 콘텐츠 유형을 다루고 있으며 모든 주제 영역에 대해 Scopus 데이터베이스에 관련 콘텐츠가 있는지 확인합니다. 00:35:37.400 --> 00:36:06.400 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러나 글로벌 대표성도 중요하며 오른쪽에서 인구 크기에 맞게 정규화된 국가별 기사 수를 시각적으로 볼 수 있습니다. 그리고 색상이 어두울수록 데이터 세트 범위에서 상대적으로 더 많은 기사가 표현됩니다. 보시다시피 북아메리카, 서유럽, 호주에서는 문서 비중이 높지만, 기본적으로 전 세계에서 문서가 발송되는 것을 볼 수 있습니다. 00:36:06.500 --> 00:36:30.600 line:-4 position:50% align:center size:85% 예를 들어, 아시아에서 볼 수 있듯이 중국이 가장 높은 문서 코드를 가진 국가이며 현재 데이터베이스 범위에 1,000만 개 이상의 중국 문서가 있습니다. 그리고 우리는 그 분야에서도 계속 성장하고 있습니다. 그리고 어떻게 하면 편견을 해소하고 콘텐츠가 대표적이고 다양한지 확인할 수 있습니다. 00:36:31.630 --> 00:36:38.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 우리가 가지고 있는 것 중 하나는 아까 말씀드렸던 5C 보드를 선택한 콘텐츠입니다. 00:36:38.900 --> 00:36:49.540 line:-4 position:50% align:center size:85% 우리는 아시아, 유럽, 북미, 남미, 아프리카 및 오세아니아에서 온 다른 대륙에서 온 회원들이 이사회에 대표되어 있습니다. 00:36:51.230 --> 00:37:07.910 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러나 CCB 자체 외에도 일부 지역 위원회가 있으며 이러한 지역 위원회는 해당 지역에서 나온 저널에 대해 CSAP에 조언하고 선정 기준을 충족하는 저널을 추천하고 해당 저널에 대한 지역 맥락을 제공합니다. 00:37:08.700 --> 00:37:18.200 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러나 최종 결정은 CEB에 있으며, 이러한 지역 위원회는 검토를 위해 들어오는 타이틀에 현지 풍미를 제공하는 데 도움을 줍니다. 00:37:19.590 --> 00:37:38.150 line:-4 position:50% align:center size:85% 또한 적용 범위가 현재보다 더 높을 수 있다고 생각되는 주제 영역이나 지리적 영역이 있다는 것을 알고 있는 경우 사전 예방적 검토를 수행합니다. 예를 들어, 아프리카 저널(African Journal)의 온라인 데이터베이스나 라틴 아메리카를 더 많이 살펴보는 얕은 데이터베이스가 있습니다. 00:37:39.100 --> 00:38:08.740 line:-4 position:50% align:center size:85% 어떤 저널이 이미 Scopus에 있는지, 어떤 저널이 아직 Scopus에 포함되지 않았는지, 그러나 범위에 포함되지 않은 저널 중 아직 검토와 관련이 있을 수 있는 저널을 살펴봅니다. 따라서 이러한 저널은 검토 파이프라인에 적극적으로 추가됩니다. 그들이 다른 대우를 받는다거나 중국 공산당이 그들에 대한 결정을 내리지 않는 것은 아니다. CSCB는 여전히 일반적인 선정 기준에 따라 검토 중이지만, 이러한 심사 파이프라인에 포함되도록 하고 있습니다. 00:38:09.460 --> 00:38:16.180 line:-4 position:50% align:center size:85% 이를 통해 Scopus 콘텐츠 세트에 있을 수 있는 다양한 편향과 한도를 해결하려고 합니다. 00:38:18.980 --> 00:38:46.980 line:-4 position:50% align:center size:85% 신뢰에 대한 문의 중 하나로 품질을 언급했는데 여기서는 그것이 실제로 무엇을 의미하는지 좀 더 자세히 설명하고자 합니다. 따라서 범위에 있는 레코드는 해당 문서에 표시되는 최대 180개의 데이터 필드가 될 수 있습니다. 모두 원본 소스를 기반으로 합니다. 따라서 출판사와 함께 출판된 원본 기사와 거기에 있는 정보, 그러나 우리는 그것을 정확하게 표현하고 싶습니다. 00:38:48.300 --> 00:38:50.470 line:-4 position:50% align:center size:85% 범위에 있는 해당 문서입니다. 00:38:51.740 --> 00:39:05.660 line:-4 position:50% align:center size:85% 데이터 세트 문서를 식별하는 데 사용되거나 매우 중요한 필드(예: 저자 또는 출처 표시)인 28개의 중요한 필드입니다. 출판되는 대학 조직입니다. 00:39:07.230 --> 00:39:26.430 line:-4 position:50% align:center size:85% 품질이 특정 수준인지 확인하기 위해 모니터링되고 있으며 품질이 떨어지면 해결되고 있으며 품질과 모니터링은 무엇을 의미합니까? 그래서 우리는 완전성을 봅니다. 예를 들어, 저널 또는 특정 호에 실린 모든 논문이 있습니까? 00:39:26.940 --> 00:39:31.340 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러나 기사 내에서 완전한 완성도. 모든 것이 그렇다. 00:39:33.350 --> 00:39:34.230 line:-4 position:50% align:center size:85% 거기에 있는 데이터 필드. 00:39:36.230 --> 00:40:00.310 line:-4 position:50% align:center size:85% 필드 정확도가 올바르면 데이터도 정확합니까? 데이터의 고유성과 일관성에 실수가 있지 않습니까? 우리는 다른 출처에서 들어오는 콘텐츠를 가질 수 있으며, 실제로 그것이 오는 것을 병합하는 것이 동일한 연구에 관한 것인지, 아니면 고유하지 않고 병합되지 않는 것이 아닌지 분명히 하고 싶습니다. 00:40:01.340 --> 00:40:29.660 line:-4 position:50% align:center size:85% 대표자님, 다양한 콘텐츠 적시성도 데이터가 최신 상태이고 최신 상태인지 확인하고 처리 시간이 빠른지 확인하기 위해 살펴보는 것입니다. 온라인에서 사용할 수 있을 때까지 무언가를 받기까지 약 5-6일이 걸립니다. 그러나 우리는 또한 콘텐츠에 변경 사항이 있거나 처리되는 콘텐츠를 수신하는 데 지연이 있는 경우 온라인 상태를 유지하고 있는지 확인하고자 합니다. 00:40:30.750 --> 00:40:35.700 line:-4 position:50% align:center size:85% 적시에 시스템에 데이터가 있습니다. 00:40:37.540 --> 00:41:06.580 line:-4 position:50% align:center size:85% 또한 앞서 우리가 가지고 있는 조직의 프로필과 우리가 가지고 있는 다른 프로필을 연결하는 참조에 대해서도 이야기했습니다. 그것은 우리가 모니터링하는 것이며 가능한 최고 품질 수준인지 확인하고자 합니다. 따라서 이 모든 작업은 알고리즘을 통해 자동으로 수행되며 이러한 정확도 수준이 충족되는지 확인하는 특정 벤치마크가 있습니다. 따라서 참조 사고의 경우 99.9% 이상을 가지고 있습니다. 00:41:07.180 --> 00:41:25.500 line:-4 position:50% align:center size:85% 정밀. 조직 프로필은 99% 이상 정확하고 작성자 프로파일링은 97% 이상 정확합니다. 아까 말씀드렸듯이 오류가 있을 경우 이러한 피드백 메커니즘을 통해 수동으로 수정하여 더 높은 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. 00:41:29.940 --> 00:41:58.500 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 저는 새로운 타이틀이 어떻게 들어오는지, 이사회에서 어떻게 검토되는지, 그리고 특정 선정 기준을 충족하는지에 대해 이야기했습니다. 이제 재평가와 콘텐츠 큐레이션을 어떻게 다루고 있는지에 대해 이야기하고 싶습니다. 약탈적 저널은 우리가 무시할 수 있는 것이 아니기 때문입니다. 그런 일이 일어나고 있습니다. 이는 과학의 무결성에 대한 위협이며 이러한 종류의 저널은 Scopus 데이터베이스에서 다루어져서는 안 됩니다. 저널이 Scopus에 선정될 때 일반적으로 볼 수 있는 것은 더 넓은 가시성을 얻습니다. 00:41:59.310 --> 00:42:03.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 그들은 더 높은 수준의 연구를 유치하므로 해당 저널의 품질이 향상됩니다. 00:42:03.740 --> 00:42:13.420 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러나 때로는 그런 일이 일어나지 않는데, 아마도 그 저널 뒤에 있는 조직이 바뀌었거나 품질이 떨어지는 이유에 대한 다른 동기가 있기 때문일 수 있습니다. 00:42:15.190 --> 00:42:35.710 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus를 기반으로 하거나 Scopus AI와 같은 애플리케이션에서 사용하는 의사 결정은 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 하는 것이 중요합니다. 따라서 약탈적인 저널이 존재한다면 더 이상 신뢰할 수 없습니다. 따라서 우리는 불균형 소변기를 걸러내고 우리의 취재에서 중단되도록 해야 합니다. 00:42:37.500 --> 00:43:05.820 line:-4 position:50% align:center size:85% 약탈적 출판에 대한 명확한 정의는 없습니다. 준비된 것에 대한 이분법적 결정이 아닙니다. 우리는 그렇지 않습니다. 그것은 당신이 보는 약탈의 척도에 있으며 또한 해석의 대상입니다. 따라서 이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 윤리적 관행에 대한 전문 지식뿐만 아니라 다양한 주제 영역과 출판 표준에 대한 전문 지식을 갖춘 콘텐츠 선택 개인 정보 보호 위원회를 다시 사용하는 것입니다. 00:43:06.630 --> 00:43:13.510 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 그들은 일기가 기도인지 아닌지, 그리고 데이터베이스의 범위 내에서 중단되어야 하는지에 대한 결정을 내립니다. 00:43:15.990 --> 00:43:50.310 line:-4 position:50% align:center size:85% 그렇다면 어떻게 작동할까요? 평가 절차입니다. 모든 것은 모니터링에서 시작됩니다. 그래서 우리는 특정 타이틀이 의심스럽거나 조사해야 하는지 확인하기 위해 볼 수 있는 다양한 신호에 대해 가지고 있는 전체 데이터 세트를 모니터링하고 있습니다. 그런 다음 무슨 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있는 제목입니다. 이러한 것들은 평가를 위해 플래그가 지정되고 해당 타이틀의 적용 범위가 보류되고 CCB가 실제로 큐레이션을 수행하므로 결정을 내립니다. 00:43:51.110 --> 00:43:57.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 이러한 타이틀은 Scobot에서 계속 다루거나 데이터베이스 범위에서 다루지 않아야 합니다. 00:43:57.660 --> 00:44:13.600 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 그들은 새로운 타이틀에 대한 새로운 것과 동일한 선택 기준을 사용합니다. 따라서 동일한 질적 및 정량적 선택 기준이 어떤 저널을 계속하거나 중단할 것인지에 대한 결정을 내리는 데 사용됩니다. 00:44:14.630 --> 00:44:29.710 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 여기에서 고도 결정에 대한 이러한 보기의 몇 가지 결과를 볼 수 있습니다. 그리고 재평가 대상으로 지정된 타이틀 중 58%가 중단되었으며 현재 총 822개에 달합니다. 00:44:30.300 --> 00:44:52.100 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus에 있는 해당 타이틀의 마지막 콘텐츠 인덱스와 함께 중단되었음을 소스 목록에도 표시한 중단된 타이틀입니다. 재평가를 위해 플래그가 지정된 타이틀을 식별하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 출판 문제는 연구 커뮤니티로부터 우려를 받는 사람들입니다. 00:44:53.950 --> 00:45:00.190 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus의 저자이거나 Scopus를 구독하고 있거나 그렇지 않으면 범위의 이해 관계자는 데이터베이스입니다. 00:45:00.980 --> 00:45:21.620 line:-4 position:50% align:center size:85% 특정 저널에 대한 몇 가지 우려. Google은 이러한 타이틀을 조사하고 유효성을 검사할 수 있는 경우 해당 타이틀은 재평가를 위해 플래그가 지정됩니다. 다른 것들은 범위 자체에서 해당 저널의 성능입니다. 따라서 성능이 낮거나 이상치 성능이 있는 경우 의심스러운 저널이 발생할 수 있으며, 이를 조사한 다음 재평가를 위해 플래그를 지정합니다. 00:45:23.760 --> 00:45:51.800 line:-4 position:50% align:center size:85% 이러한 방법 중 하나는 레이더라고 부르는 도구로, 데이터베이스에 이미 있는 다른 저널과 비교하여 해당 저널의 성과를 실제로 살펴보고 해당 저널 간의 변경 또는 차이점을 살펴봅니다. 따라서 다른 신호의 이상치 또는 이동. 예를 들어, 갑자기 출판 결과물이 기하급수적으로 증가하거나 차이가 발생하는 경우 출판 활동에 대해 생각할 수 있습니다. 00:45:52.870 --> 00:45:54.630 line:-4 position:50% align:center size:85% 인용 행동에서 의심스러운 것들. 00:45:54.860 --> 00:46:19.200 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러니까 그냥 자기 인용이나 인용 카르텔, 다작 저자 또는 모든 변화입니다. 시프트는 우리가 보는 것이고 또한 주제 표류입니다. 따라서 저널이 특정 주제에 관한 것임에도 불구하고 갑자기 해당 저널에 다른 주제가 게재되는 것을 볼 수 있는 경우, 이는 모두 이상치 성과로 이어질 수 있는 지표이므로 이러한 유형은 재평가를 위해 플래그가 지정될 수 있습니다. 00:46:20.590 --> 00:46:27.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 오른쪽에는 앞서 말씀드린 HIV Nursing 저널에 대한 시각화를 볼 수 있습니다. 00:46:27.620 --> 00:46:57.500 line:-4 position:50% align:center size:85% X축에서 2021년 이미지의 기사 출력인 문을 볼 수 있습니다. 왼쪽에서 2021년의 감소를 볼 수 있습니다. 중간에는 꾸준합니다. 오른쪽은 2021년 생산량의 폭발 또는 증가입니다. 또 다른 Y축을 보시면 2022년에도 마찬가지인데 2021년에는 안정세를 보였는데 2022년에 터진 것을 볼 수 있습니다. 00:46:58.310 --> 00:47:15.190 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 2022년에는 갑자기 더 많은 콘텐츠가 저널에 게재되는 것을 볼 수 있습니다. 이로 인해 의심스럽고, 이상치가 발생하며, 그렇기 때문에 재평가를 위해 플래그가 지정되고 실제로 더 이상 품질 기준을 충족하지 않는 것으로 판명되면 중단됩니다. 00:47:16.940 --> 00:47:45.340 line:-4 position:50% align:center size:85% 이것이 우리가 가지고 있는 레이더 도구에 관한 것이고 약탈적 저널은 품질이 낮은 저널입니다. 제가 다루고 싶은 마지막 슬라이드는 일기장 납치, 일기장 납치에 관한 것입니다. 이 주제는 지난 몇 달 또는 몇 년 동안 좀 더 많이 다뤄지고 있으며, 연구 커뮤니티에서 많은 일들이 일어나고 있으며 우리가 이 문제를 해결하려고 할 때 그 범위도 넓어지고 있습니다. 00:47:47.220 --> 00:48:01.340 line:-4 position:50% align:center size:85% 구조적으로, 이러한 하이테크 저널이 Scopus에서 다루어지지 않도록 하기 위해, 우리는 그들을 식별하고, 우리 자신이 이러한 하이재킹된 저널에 속지 않도록 할 뿐만 아니라, Scopus의 사용도 이러한 하이재킹된 저널에 속지 않도록 합니다. 00:48:03.150 --> 00:48:05.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 다시 HIV 간호를 예로 들어 보겠습니다. 00:48:07.230 --> 00:48:25.510 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 그것은 일어날 수 있습니다. 그리고 여기 진짜 저널의 정체가 사기 조직에 의해 장악되었습니다. Scopus에서 우리는 진짜 저널을 다루었고 우리는 진짜 콘텐츠가 데이터베이스에서 다루어지고 하이재킹된 저널의 사기성 콘텐츠가 다루어지지 않도록 하고 싶습니다. 00:48:26.100 --> 00:49:05.660 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus 데이터베이스에서 발견되는 것처럼 범위로 이동합니다. 그러나 이러한 사기성 웹 사이트에 대한 링크도 데이터베이스 범위에서 벗어났습니다. 따라서 저널 홈 페이지에 대한 링크를 더 이상 찾을 수 없습니다. 그래서 우리는 더 이상 사용자를 이러한 사기성 페이지로 안내하지 않습니다. 이것이 우리가 올해 초에 취한 조치입니다. 이것으로 저널 하이테크에 대한 주제뿐만 아니라 Scopus에서 콘텐츠 제작과 관련하여 우리가 하고 있는 일반적인 일에 대한 주제를 마무리하고 싶습니다. 00:49:06.300 --> 00:49:08.460 line:-4 position:50% align:center size:85% Q&A로 이어지는 아이들. 00:49:09.540 --> 00:49:20.380 line:-4 position:50% align:center size:85% 정말 고마워요. 벤. 잠깐 시간을 내서 이 웨비나에 참석한 분들 중에 현재 평가에 대해 생각하고 계신 분이 계신가요? 00:49:21.950 --> 00:49:23.590 line:-4 position:50% align:center size:85% 연구에 중점을 둔 Gen. AI 도구입니다. 00:49:25.470 --> 00:49:40.550 line:-4 position:50% align:center size:85% 아마도 당신이 찾아야 할 3 가지. 따라서 엘스비어의 도구인지 다른 공급업체의 도구인지는 중요하지 않습니다. 그러나 우선, 도구의 기능과 유용성을 확인하십시오. 그래서 Adrian은 AI로서의 범위의 몇 가지 기능에 대해 이야기했습니다. 사용자 경험을 살펴보고 편안하게 사용할 수 있는 것이 무엇인지 확인하십시오. 00:49:41.180 --> 00:50:12.980 line:-4 position:50% align:center size:85% 다음으로 살펴봐야 할 것은 Adrian이 언급 한 책임있는 AI입니다. 그래서 그 도구는 무엇을, 그 도구는 환각이나 편견 같은 것을 어떻게 처리합니까? 이를 최소화해야 합니다. 셋째, 정말 중요한 고려 사항은 기본 데이터입니다. 따라서 Gen. AI 도구가 아무리 멋지고 인상적이더라도 그 아래에 있는 데이터만큼만 우수할 수 있습니다. 그러니까 그게 정말 맥락이었어요. 00:50:13.910 --> 00:50:14.510 line:-4 position:50% align:center size:85% Vim의 프레젠테이션. 00:50:15.740 --> 00:50:35.380 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 이러한 도구에 대한 데이터 소스를 평가하고 크고 인상적인 숫자를 본다면 숫자 너머를 보는 것을 잊지 마십시오. 그것은 아니야. 항상 가장 많은 레코드가 있는 데이터베이스는 아닙니다. 그게 최고야. VIN이 말한 모든 것에 대해 생각해야 합니다. 그렇다면 얼마나 엄격하게 유지되고 있습니까? 데이터가 큐레이팅되었나요? 얼마나 투명한가? 00:50:36.950 --> 00:50:50.430 line:-4 position:50% align:center size:85% 약탈적인 저널 등을 다루는 방법은 무엇입니까? 그래서 세 가지 생각해야 할 것이 있는데, 공익 광고의 끝입니다. 질의응답 시간을 시작하겠습니다. 첫 번째 사람이 아드리안에게 다가옵니다. 00:50:52.200 --> 00:51:03.860 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 2013년부터 발표할 때 참고문헌을 발견한 사람이 있는데, 문제는 CI의 범위에 대한 데이터가 얼마나 최근인지에 관한 것입니다. 00:51:05.670 --> 00:51:11.990 line:-4 position:50% align:center size:85% 죄송합니다만, 2013년 이후의 데이터입니다. 현재 해당 데이터의 콘텐츠를 사용하고 있습니다. 00:51:13.790 --> 00:51:24.750 line:-4 position:50% align:center size:85% 많은 사람들로부터 받는 다음 질문은 왜 2013년뿐인가? 그리고 그것은 매우 의식적인 선택이었습니다. 우리는 여전히 확장해야 할지 말아야 할지 고민하고 있습니다. 2013년을 선택한 이유는 다음과 같습니다. 00:51:25.340 --> 00:51:59.860 line:-4 position:50% align:center size:85% 우리는 우리가 원하는 최고의 콘텐츠를 얻기 위해서는 지난 10년 동안, 이제 11년 정도, 그리고 실제로 지난 10년 동안 Scopus Corpus에 가져온 것에 대한 최신 스냅샷을 사용해야 한다는 것을 알게 되었습니다. Wim은 Scopus에서 어떻게 9,500만 개의 레코드를 가지고 있는지에 대해 이야기했습니다. 이것에 대한 감각을 제공하십시오. 지난 10년 동안만 해도 약 4천만 명입니다. 그러니까 그 중 거의 절반을 제가 10년을 더 더해도 별로 늘어나지 않습니다. 5,500만에서 6,000만 정도까지만 올라갑니다. 00:52:00.670 --> 00:52:12.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 실제로 대부분의 콘텐츠는 실제로 지난 10년 동안의 콘텐츠이며 리젠시를 기반으로 관련성이 높다고 생각합니다. 그러나 2013년은 일부 사람들에게는 충분하지 않을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 00:52:12.860 --> 00:52:22.980 line:-4 position:50% align:center size:85% 우리가 보여준 기초 논문 기능에는 그러한 제한이 없습니다. 그것은 모든 기간의 논문, 말뭉치의 범위 내에 있는 모든 것을 취할 것입니다. 그것은 모든 것을 다룹니다. 00:52:24.510 --> 00:52:26.150 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 우리는 당신에게 두 세계의 장점을 모두 제공하려고 노력합니다. 00:52:28.350 --> 00:52:55.110 line:-4 position:50% align:center size:85% 고마워, 애드리안. 다음 질문은 여러분을 위한 질문이기도 한데, Scopus AI가 생성한 응답의 전반적인 품질을 어떻게 보장할 수 있는지에 관한 것입니다. 그러니까 이 사람이 얘기하는 거잖아요, 예를 들어 전문가 같은 것들 뒤에는 인용 요소가 있습니다. 그러나 요약에서 특정 수준의 품질을 보장하기 위한 우리의 접근 방식은 무엇입니까? 00:52:56.530 --> 00:53:01.450 line:-4 position:50% align:center size:85% 제 말은, 그러니까 첫 번째는 법무부 말뭉치입니다. 우리는 그것에 크게 의존하고 있습니다. 00:53:03.310 --> 00:53:26.390 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 그것은 일종의 것이고 제 생각에 만약 우리가 그것이 없었다면, 우리는 아마도 인용 횟수와 H 색인 및 기타 것들에 더 의존해야 했을 것입니다. 그래서 우리는 구체적으로 초록의 장점에 따라 콘텐츠를 보여주려고 합니다. 강연 초반에 말씀드렸듯이 우리는 우리가 구축한 평가 프레임워크를 가지고 있으며 그것이 하는 일은 다양한 쿼리를 거칩니다. 00:53:26.900 --> 00:53:55.540 line:-4 position:50% align:center size:85% 많은 분야에 걸친 쿼리와 우리는 대규모 언어 모델로 그것을 평가합니다. 우리는 관련성, 일관성과 같은 것을 확인하려고 노력합니다. 그 외에도 우리가 사용하는 실제 검색은 내부 편집자 팀과 함께 테스트를 거쳤으며 올해 말에 훨씬 더 많은 인간 평가 테스트가 예정되어 있습니다. 그래서 우리는 전반적으로 매우 자신감을 가지고 있습니다. 그리고 더 많은 인용 횟수나 더 영향력 있는 것을 원하는 사람들에게는 Foundation Papers가 그 역할을 할 수 있는 곳이라고 생각합니다. 00:53:56.950 --> 00:54:02.830 line:-4 position:50% align:center size:85% 적어도 이런 식으로 우리는 어쩌면 정말 큰 영향을 미쳤을 수도 있는 논문에 편향되지 않습니다. 00:54:03.620 --> 00:54:34.340 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 우리는 새로운 사람들에게도 더 큰 기회를 제공합니다. 어쩌면 논문이 간과되었을 수도 있지만, 우리는 주로 범위 말뭉치와 신뢰, 그리고 그 방법과 신뢰의 원천에 의존하고 있습니다. 또한 내부적으로 자체 평가를 실행하고 품질을 사용할 수 있도록 하는 전문 프레임워크를 사용합니다. 올해 말에 더 많은 내용이 있을 예정입니다. 고마워요, 에이드리언. 그래서 다음 질문은 발표 초반에 Scopus에 대한 신뢰에 대한 질문을 할 때 나왔습니다. 00:54:35.460 --> 00:54:44.460 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 이 사람은 내가 지금 스코푸스를 어느 정도 신뢰하고 있다고 말했는데 그들의 신뢰가 흠집이 난 것 같습니다. 00:54:46.350 --> 00:55:11.470 line:-4 position:50% align:center size:85% 그들이 큰 특집 철회 사태라고 부르는 것. Scopus에서 많은 철회가 있다는 것입니다. 그래서 저는 이 질문에 대해 2가지 부분을 생각하는데, 그 중 하나는 Scopus에서 철회된 문서가 얼마나 빨리 제거되는지에 대한 것인데, 프레젠테이션에서 약간 언급했지만 더 많은 것을 말하고 싶을 수도 있습니다. 그리고 또 다른 부분은 이 사람의 무너진 신뢰를 회복하기 위해 무엇을 말할 수 있느냐는 것입니다. 어떻게 그들을 안심시킬 수 있습니까? 00:55:12.260 --> 00:55:14.340 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus는 철회에 대한 훌륭한 기록을 가지고 있습니다. 00:55:15.910 --> 00:55:16.150 line:-4 position:50% align:center size:85% 네, 그렇습니다. 00:55:18.700 --> 00:55:48.230 line:-4 position:50% align:center size:85% 특별호 철회 사태는 특정 저널의 특별호에 게재된 많은 논문을 만든 일부 제지 공장을 지칭하는 것으로 생각하며, 그 저널의 원래 목적은 그것을 조사하고 그 특별호에서 해당 논문을 철회하는 것입니다. 범위 내에서 우리가 하는 일은 원래 논문에 있던 것을 따르는 것입니다. 따라서 거부 통지가 게시되면 Scopus에도 캡처됩니다. 00:55:49.100 --> 00:56:15.140 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus에 있는 원본 문서에 대한 링크와 원본 문서도 철회 상태, 거부 상태를 가져오므로 Scopus에서 계속 찾을 수 있습니다. 그러나 Scopus AI의 영향은 특정 문서 유형을 기반으로 하며 거부된 문서는 특정 말뭉치의 일부가 아니라는 것입니다. 따라서 철회된 기사는 Scopus AI에 포함되지 않습니다. 00:56:17.110 --> 00:56:26.430 line:-4 position:50% align:center size:85% 시의성 문제에 대해 제가 말씀드릴 수 있는 것은 우리가 그 저널의 편집 자율성에 전적으로 의존하고 있다는 것입니다. 00:56:26.980 --> 00:56:49.500 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러나 철회 통지를 받고 이를 받는 즉시 5일 이내에 다시 캡처되고 Scopus 데이터베이스에 변경 사항이 적용됩니다. 네, 상당히 빠른 반응이라고 말씀드리고 싶고, 그걸로 이 사람의 자신감이 중간, 어쩌면 너무 높게 조금 바뀌었으면 좋겠습니다. 00:56:51.700 --> 00:56:56.870 line:-4 position:50% align:center size:85% 그랬으면 좋겠어요. 그것은 높은 프로필 데이터베이스 또는 제품 범위가 있기 때문에 이상한 것입니다. 00:56:57.460 --> 00:57:27.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 콘텐츠를 취소합니다. 항상 엄청난 종류의 소란이 있다는 것을 알고 있지만 실제로 철회 프로세스가 살아 있고 잘 작동한다는 사실 때문에 이 콘텐츠를 제거하는 접근 방식이 있음을 시사하기 때문에 좋은 일이라고 생각합니다. 그래서 어쩌면 거기에도 인식 문제가 있을 수 있습니다. Adrian으로 돌아가서, Scopes AI에 대한 확장된 요약이 초기 요약을 만드는 데 사용된 것과 동일한 리소스 자료만 사용할 때 어떻게 더 심층적인 응답을 제공할 수 있습니까? 00:57:28.650 --> 00:57:44.729 line:-4 position:50% align:center size:85% 예, 쉬운 일입니다. 그것은 아니야. 그래서 흥분된 요약은 그것이 말하는 것과 정확히 일치하고 있습니다. 동일한 초록을 사용하지 않습니다. 동일한 것을 사용할 수도 있지만 일종의 확장을 위해 설계되었습니다. 예, 우리는 원래 쿼리를 가져 와서 그것을 기반으로 더 많은 쿼리를 생성하지만 다른 각도를 취하려고 노력하지만 각 쿼리는 자체 전용 검색을 얻습니다. 그리고 우리가 하는 일은 그 모든 추상적인 것들을 되돌려 놓는 것이고, 우리는 그것들을 결합하려고 시도하는 시스템을 가지고 있습니다. 따라서 쿼리 범위에서 가장 자주 발생하는 쿼리 00:57:44.729 --> 00:58:00.809 line:-4 position:50% align:center size:85% 를 살펴보겠습니다. 이것이 바로 앞서 말씀드린 래그 퓨전 방식입니다. 00:58:01.870 --> 00:58:05.310 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 그것은 사용되는 초록의 더 넓은 풀입니다. 00:58:06.780 --> 00:58:22.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 좋아요, 글쎄요, 저는 Scopus와 Scopus AI 버전을 모두 가지고 있기 때문에 이 질문에 대해 둘 다 할 수 있습니다. 그렇다면 Scopus 또는 Scopus AI에 대한 쿼리에서 이 쿼리와 관련된 새로운 참조에 대한 경고를 받을 수 있습니까? 00:58:24.320 --> 00:58:47.0 line:-4 position:50% align:center size:85% 그래서 아마도 나는 먼저 Scopus의 관점에서 질문에 대답 할 수 있습니다. 그리고 예, 경고를 설정할 수 있습니다. 따라서 특정 검색어가 있고 이에 대한 경고를 설정한 경우 해당 특정 검색어와 관련된 새 콘텐츠가 들어오는 경우 해당 검색어에 대한 알림을 받고 Adrian for Scopes AI에 포함된 새 문서를 확인할 수 있습니다. 00:58:49.680 --> 00:58:56.240 line:-4 position:50% align:center size:85% 더 많은 사람들이 이것을 원한다고 말합니다. 개인적으로도 보고 싶은 것이지만 더 많은 사용자로부터 이것이 가치가 있다는 말을 듣고 싶습니다. 00:58:58.670 --> 00:59:05.230 line:-4 position:50% align:center size:85% 대. 그래. 우리 시간이 별로 없어요. 그래서 어쩔 수 없이 이 질문들 중 일부를 놓쳐야 할 것이고 그것에 대해 정말 죄송합니다. 하나는 당신을 위한 것입니다, 에이드리언. 00:59:06.790 --> 00:59:18.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 초록이 항상 논문을 정확하게 반영하는 것은 아닙니다. 예를 들어, 부정적인 결과가 아닌 통계적으로 유의미한 결과를 강조하는 경우가 많은데, 이는 흥미로운 포인트입니다. 이러한 잠재적인 편견의 원인을 처리할 수 있는 방법이 있습니까? 00:59:20.540 --> 00:59:35.420 line:-4 position:50% align:center size:85% 그러니까 샘, 우리가 이걸로 뭘 하려고 하는지 생각해보면, 당신 말이 맞아요. 네, 제 말은, 초록은 그 논문을 최대한 팔려고 노력할 것이고, 심지어 요약과 결론도 팔려고 할 것입니다. 우리는 가능한 한 최선을 다해 그들의 종이를 팔려고 노력할 것입니다. 나는 이것이 모든 종류의 종이에 대한 위험이라고 생각합니다. 하지만 제 생각에 이 여정의 가장 중요한 부분은 검색을 할 때 일반적으로 추상적인 것을 본다는 것입니다. 그들은 당신이 더 깊은 독서 경험을 하고 싶다면 무언가가 관련성이 있는지 여부를 평가할 것입니다. 그래서 우리는 주 00:59:35.420 --> 00:59:50.300 line:-4 position:50% align:center size:85% 로 추상적인 것을 기반으로 하고 있습니다. 00:59:51.100 --> 01:00:11.500 line:-4 position:50% align:center size:85% 우리가 하고 있는 일은 기존 사용자 흐름을 취하고 훨씬 더 쉽게 만드는 것이라고 생각합니다. 앞으로 편향을 줄일 수 있는 방법이 있습니까? 개별 논문 자체에서 더 많은 데이터가 필요한 것이 있으며 이는 다른 날의 주제입니다. 그러나 이것을 인식하지만 현재 사용자 흐름에 이미 있는 현재 위험입니다. 01:00:13.250 --> 01:00:26.530 line:-4 position:50% align:center size:85% 좋습니다. 그래서 이것이 마지막 질문이 되어야 할 것입니다. 그리고 그것은 당신에게 갑니다, 에이드리언. AI의 범위가 응답이 확실하지 않으면 답을 제공하지 않는다고 말씀하셨습니다. 그렇다면 응답을 제공하려면 응답에 대해 얼마나 확신해야 합니까? 01:00:28.810 --> 01:00:59.650 line:-4 position:50% align:center size:85% 앞서 말씀드렸듯이 세 가지 레벨이 있습니다. 자신감을 갖기 위해 이 반사 프롬프트 기술에 대한 훨씬 더 많은 정보를 보려면 이전 웨비나를 확인하십시오. 여러분이 매우 구체적인 질문을 하고 있다는 확신을 갖기 위해, 저희가 준비한 프롬프트는 질문의 맥락과 같은 의미에서 그러한 질문에 직접 답변할 수 있는지 여부를 확인하는 것입니다. 그리고 두 번째 답변 정보는 질문과 직접 관련이 있으며 우리가 제공하는 초록에 명확하게 명시되어 있습니다. 만약 그렇다면, 당신은 직접적인 응답을 받지만, 우리는 그것에 대해 당신에게 말하지 않습니다. 01:01:00.460 --> 01:01:01.780 line:-4 position:50% align:center size:85% 명확하지 않은 경우. 01:01:02.690 --> 01:01:26.250 line:-4 position:50% align:center size:85% 초록에 관련성이 있는 것처럼 보이는 정보가 있지만 질문하는 방식으로 표현되지 않습니다. 우리가 추론했다고 말하는 곳에 응답을 쓸 것이지만 거기에는 아무런 정보도 없습니다. 그런 다음 우리는 응답을 작성하지 않기 위해 최선을 다할 것입니다. 그리고 이는 대규모 언어 모델에서 특히 어려운데, 기본적으로 진실이 아닌 만족을 추구하기 때문입니다. 그래서 우리는 스쿠버 CIA가 기초를 다질 수 있도록 많은 노력을 기울였습니다. 01:01:27.820 --> 01:01:34.540 line:-4 position:50% align:center size:85% 콘텐츠 자체에서, 그리고 우리는 실제로 그렇듯이, 시스템은 정말로 스스로에게 묻고 있습니다, 이봐요, 우리가 필요로 하는 정보를 가지고 있습니까? 01:01:35.100 --> 01:02:02.730 line:-4 position:50% align:center size:85% CI를 다루겠다는 약속이 있다면 대규모 언어 모델 자체와 관련이 없기를 바랍니다. 검색 검색 기술에 더 많은 문제가 있는데, 이는 어디에 집중해야 하는지 정확히 알고 LM에 대해 너무 걱정할 필요가 없기 때문에 유용합니다. 고마워 애드리안. 그래서 저는 이제 공식적으로 시간이 지났다고 확신하고 있으며 이 웨비나를 더 이상 계속하면 문제가 발생할 것입니다. 이제 제가 할 일은 오늘의 훌륭한 연사들인 Adrian과 VIM에게 감사하는 것뿐입니다. 01:02:04.300 --> 01:02:12.300 line:-4 position:50% align:center size:85% Scopus AI에 대한 자세한 정보를 원하시면 유인물 탭의 자료를 확인하거나 현지의 친절한 Scopus 컨설턴트와 대화를 나누십시오. 01:02:13.690 --> 01:02:23.570 line:-4 position:50% align:center size:85% 그리고 세션에 참석해 주시고 세션이 성공할 수 있도록 도와주신 훌륭한 세션에 대한 질문을 해주셔서 감사합니다. 정말 감사하고 작별 인사를 전합니다. 01:02:24.530 --> 01:02:26.810 line:-4 position:50% align:center size:85% 모두 감사합니다. 감사합니다. 좋습니다.