数据集概述
该数据集支持AI驱动网页无障碍修复概念模型研究的系统性文献回顾可重复性，包含文献检索过程记录与整理后的核心数据。核心数据涵盖研究元数据、AI技术、大语言模型、提示策略、评估方法及无障碍标准等信息，采用适配软件工程研究的PRISMA-ScR方法学，为AI辅助网页无障碍领域研究提供结构化基础。
文件详解
该数据集由多个目录和文件组成，具体说明如下：
- 主数据集文件:
- Dataset_Towards_accessible_website_through_AI.xlsx: Excel格式，包含全流程整理数据，字段包括研究标题、发表场所、年份、AI技术、大语言模型、提示策略、评估方法、无障碍标准、质量评估分数等。
- 01-Related Work search results目录:
- 01-Scopus.csv: CSV格式，Scopus数据库检索结果，字段含作者、标题、年份、来源期刊等文献元数据。
- 02-WebOfScience.xls: XLS格式，Web of Science数据库检索结果，包含文献基本信息。
- 02-Automatic search results目录（含SC01-SC04子目录）:
- 各子目录下文件（如SC01-arxiv.pdf、SC01-wos.xls、SC01-scopus.csv）: 按检索字符串分类的文献记录，格式含CSV、XLS、PDF，记录Scopus、Web of Science、arXiv数据库的检索结果及纳入排除步骤。
适用场景
- 网页无障碍研究: 分析AI技术在网页无障碍修复中的应用现状与趋势。
- 文献计量分析: 探究AI辅助网页无障碍领域的研究热点、发表趋势及核心方法。
- 大语言模型应用研究: 研究提示策略在AI驱动无障碍修复任务中的效果。
- 软件工程方法论研究: 验证PRISMA-ScR方法学在相关领域文献回顾中的适配性。
- 无障碍标准应用分析: 梳理研究中引用的网页无障碍标准及实践情况。
