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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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AI for Citizen Intelligent Coaching against Disinformation

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

D6.1 Impact Realisation Roadmap (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Report that aligns and coordinates all WP6 activities

D5.1 Pilot scenarios, operational planning and evaluation methodology (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Report detailing the pilot scenario’s, the common operational planning for all the TITAN use cases piloting as well as the framework to monitor pilot progress. It will also provide the framework for evaluation of the citizen experience and citizen adoption of TITAN for the two testing stages.

D4.1: TITAN Citizen Intelligent Coaching Platform Architecture and 1st release incl. Training Datasets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

D4.1 will report the specification of the first TITAN platform release, including guidelines and constraints defined to provide consistent development and integration. It will also report the first training datasets released.

D2.2: TITAN Methodologies and models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This report will detail the results developed in T2.3. Delivered at M16 to inform the development of TITAN first release, it will evolve receiving feedback from the pilots and WP4 activities (internal release at M30).

D2.1: TITAN Socio-technical Framework and User Needs Analysis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This deliverable will present the results of T21 groundwork research for sociocognitive sociopolitical and stateoftheart AI technologies against disinformation and of T22 user needs analysis in collaboration

D3.1: Report on citizen co-created design principles for TITAN Conceptual Architecture (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This deliverable will report on the activities and results of T31 and T33

D1.3: Template and guidance for legal and ethical impact assessment (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Collaborative questionnaire and guidance manual developed on basis of T21 for assessing legal and ethical impacts of TITAN activities

D1.4: Report on legal and ethical impact assessment (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This report will transparently report on legal and ethical selfassessment and the independent activities of the External Ethics Advisory Board It will be delivered on M12 and will be updated every 12 months

Publications

AI to Fight Disinformation: a Living Lab Approach

Auteurs: Aline Duelen, Wendy Van den Broeck, Iris Jennes, Sissel Fibecker Ladegaard, Marie Hoff, Nicklas Bang Bådum
Publié dans: Proceedings of the OpenLivingLab Days Conference 2023, 2023
Éditeur: ENoLL / VUB

FORECAST2023: A Forecast and Reasoning Corpus of Argumentation Structures

Auteurs: Kamila Górska, John Lawrence, Chris Reed
Publié dans: Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), Numéro 2024.lrec-main.652, 2024
Éditeur: LRA and ICCL

Detecting Argumentative Fallacies in the Wild: Problems and Limitations of Large Language Models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ramon Ruiz-Dolz, John Lawrence
Publié dans: Proceedings of the 10th Workshop on Argument Mining, 2023
Éditeur: Association for Computational Linguistics
DOI: 10.18653/v1/2023.argmining-1.1

Automatic Debate Evaluation with Argumentation Semantics and Natural Language Argument Graph Networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ramon Ruiz-Dolz, Stella Heras, Ana Garcia
Publié dans: Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2023
Éditeur: Association for Computational Linguistics
DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.368

VivesDebate-Speech: A Corpus of Spoken Argumentation to Leverage Audio Features for Argument Mining (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ramon Ruiz-Dolz, Javier Sanchez
Publié dans: Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2023
Éditeur: Association for Computational Linguistics
DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.128

Learning Strategies for Robust Argument Mining: An Analysis of Variations in Language and Domain

Auteurs: Ramon Ruiz-Dolz, Chr-Jr Chiu, Chung-Chi Chen, Noriko Kando, Hsin-Hsi Chen
Publié dans: Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), 2024
Éditeur: LRA and ICCL

Socratic AI Against Disinformation: Improving Critical Thinking to Recognize Disinformation Using Socratic AI (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Aline Duelen, Iris Jennes, Wendy Van den Broeck
Publié dans: IMX '24: Proceedings of the 2024 ACM International Conference on Interactive Media Experiences, 2024
Éditeur: Association for Computing Machinery
DOI: 10.1145/3639701.366364

The European union: assessing global leadership through actorness in artificial intelligence (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: George Christou, Trisha Meyer, Rosanna Fanni
Publié dans: Journal of European Integration, 2024, ISSN 0703-6337
Éditeur: Informa UK Limited
DOI: 10.1080/07036337.2024.2377200

Mapping automatic social media information disorder. The role of bots and AI in spreading misleading information in society (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Andrea Tomassi, Andrea Falegnami, Elpidio Romano
Publié dans: PLOS ONE, Numéro 19, 2024, ISSN 1932-6203
Éditeur: Public Library of Science (PLoS)
DOI: 10.1371/journal.pone.0303183

Privacy and Data Protection in the Era of Recommendation Systems: A Postphenomenological Approach (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ana Fernández Inguanzo
Publié dans: IFIP Advances in Information and Communication Technology, Privacy and Identity Management, 2023, ISSN 1868-422X
Éditeur: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-31971-6_11

Protocol Switching in a Multi-Agent Dialogue System (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Nicole Orr, John Lawrence
Publié dans: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Computational Models of Argument, 2024
Éditeur: IOS Press
DOI: 10.3233/FAIA240321

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