<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Ed Nagelhout and I are excited to announce a call for proposals for an edited collection titled </span><i style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Advancing Technical Editing in the Age of Generative AI</i><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">. This collection aims to explore the impact of generative AI writing tools on the field of technical editing and contribute to research on technical editing practice and pedagogy for researchers, educators, and practitioners.</span><br></div><div dir="ltr"><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><div><br></div><div>We invite 500- to 750-word chapter proposals (excluding references) that address key questions such as:</div><ul><li style="margin-left:15px"><div>How are technical editors currently using generative AI tools, and what are the benefits, limitations, and ethical considerations?</div></li><li style="margin-left:15px"><div>How does generative AI change or expand the role of the technical editor, and what unique skills and judgment do human editors provide?</div></li><li style="margin-left:15px"><div>What should best practices be around attribution and transparency when using generative AI for writing or editing?</div></li><li style="margin-left:15px"><div>How can technical editing curricula and training adapt to prepare students for editing in an age of generative AI?</div></li><li style="margin-left:15px"><div>How can technical editors use generative AI critically and inclusively to advance social justice language practices in technical communication?</div></li></ul><div></div><div>We welcome proposals from diverse, interdisciplinary perspectives, including practicing technical writers and editors, educators, and researchers. Possible topics might include case studies, pedagogical approaches, comparative analyses, ethical and legal frameworks, the changing role of technical editors, and strategies for human-AI collaboration.</div><div><br></div><div>The timeline for this edited collection is as follows:</div><ul><li style="margin-left:15px"><div><b>Proposals due</b>: June 1, 2024 (include a tentative title and brief biography for all contributors)</div></li><li style="margin-left:15px"><div><b>Decisions to authors</b>: June 15, 2024</div></li><li style="margin-left:15px"><div><b>Full chapters due</b>: October 1, 2024</div></li></ul><div></div><div>For questions, please contact the collection editors Jeffrey Jablonski (<a href="mailto:jeffrey.jablonski@unlv.edu" target="_blank">jeffrey.jablonski@unlv.edu</a>) and Ed Nagelhout (<a href="mailto:ed.nagelhout@unlv.edu" target="_blank">ed.nagelhout@unlv.edu</a>). Please send submissions to Jeffrey Jablonski.</div><div><br></div><div>We look forward to your submissions and to advancing this timely conversation on technical editing and generative AI.</div><div><br></div><div>The complete CFP is copied below. For a PDF copy, visit <a href="https://tinyurl.com/3m4tx8un" style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif" target="_blank">https://tinyurl.com/3m4tx8un</a>,<br></div><div><br></div><div>Sincerely, </div><div><br></div><div>Jeff</div><div><br clear="all" style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><table cellpadding="0" cellspacing="0" style="overflow:auto;color:rgba(0,0,0,0.87);border-spacing:0px;border-collapse:collapse;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:8pt;line-height:1.5"><tbody><tr><td style="padding:15px 10px;background-color:rgb(177,2,2);vertical-align:top"><a href="http://unlv.edu/" style="background-color:transparent;color:rgb(0,0,0)" target="_blank"><img alt="UNLV Logo" height="23" src="https://www.unlv.edu/sites/default/files/assets/email-signatures/unlv-logo-white.png" width="80" style="border:0px;vertical-align:middle;width:80px;height:23px"></a></td><td style="padding:3px 10px 0px;vertical-align:top"><p style="margin:3px 0px 0px;line-height:1.2"><span style="color:rgb(0,0,0);font-weight:bold"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="2">Jeffrey Jablonski, Ph.D.</font></span><font face="'minion pro',garamond,cochin,times,serif" style="font-size:x-small"><br><span style="line-height:1.4;color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica,Arial,sans-serif">Associate Professor <br>English Department - RLL 245<br>University of Nevada, Las Vegas</span></font></p><font face="'minion pro',garamond,cochin,times,serif" size="1"><p style="margin:9px 0px 0px"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica,Arial,sans-serif"><a href="mailto:jeffrey.jablonski@unlv.edu" style="background-color:transparent;color:rgb(0,0,0);display:inline-block" target="_blank">jeffrey.jablonski@unlv.edu</a><br><a href="tel:17026881325" style="background-color:transparent;color:rgb(0,0,0)" target="_blank">702-688-1325</a><br></span></p><p style="margin:9px 0px 0px"><a href="http://www.linkedin.com/in/jeffreyajablonski" style="background-color:transparent;display:inline-block;color:rgb(0,0,0)" target="_blank">LinkedIn</a> </p></font></td></tr></tbody></table></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><div><br></div><div></div><div>***<br></div><div><b>Call for Proposals: Scholarly Collection on Technical Editing and Generative AI</b></div><div><i>Advancing Technical Editing in the Age of Generative AI<br></i>Jeffrey Jablonski and Ed Nagelhout, University of Nevada, Las Vegas<i><br></i></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Technical communication researchers are exploring how technical writers can use generative AI tools in their work and how generative AI can assist with tasks such as research, drafting, and editing (Baro, 2022; Bedington et al., 2024; Quetzlli, 2023; Tang, 2021; Weltin et al., 2023). However, scholars also note limitations in AI-generated content such as the risk of factual errors and hallucinations (Babcock et al., 2021; McIntosh et al., 2023).</span></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">The use of generative AI is also changing and expanding the role of the technical editor in a range of disciplines. Editors must develop new skills in AI literacy and human-machine collaboration (Duin & Pedersen, 2021). As Ziegler (2022) argues, the increasing demands for business process integration and semantic technologies in content management necessitate a clearer definition of the competencies of "information architects" as distinct from traditional technical writing roles. At the same time, human editors remain uniquely positioned to provide critical judgment, domain expertise, and ethical oversight in the use of AI technologies (Kaebnick et al., 2023; Ren et al., 2023).</span></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Some scholars propose frameworks and best practices for human-AI interaction in writing and editing. Hart-Davidson (2018) advocates for collaborative, rhetorical relationships with AI rather than using AI merely as a tool. McKee and Porter (2022) propose a taxonomy of roles for “humanmachine” teaming based on rhetorical context. Strobelt et al. (2022) present GenNI, an interface for "human-AI collaboration in producing descriptive text" that gives users high-level control over AI-generated content. Hardin et al. (2020) share methods for technical writers to produce clear and concise content for both human and machine translation, taking a proactive approach to writing for a global audience.</span></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Ethical considerations around attribution, transparency, and bias are paramount as generative AI becomes more integrated into technical editing workflows and academic publishing. Duin & Pedersen (2023) emphasize the importance of AI explainability and the need for protocols to mitigate bias and protect intellectual property rights. Kaebnick et al. (2023) recommend that scholarly authors and editors prioritize transparency in disclosing the use of generative AI, while maintaining human responsibility for the final content. </span></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Technical editing curricula and training must also adapt to prepare students for these challenges, fostering AI literacy alongside traditional editing skills (Flanagan & Albers, 2019; Melonçon 2019; Berger & Pigg, 2023). In exploring how technical editing courses should be adapted to account for generative AI, Mallette (2024) assumes a critical and inclusive stance, emphasizing social justice. In a “microcredential module” students are introduced to concepts of social justice in technical communication (Clem & Cheek, 2022; Jones & Walton, 2023) and reflect on how editors can critically challenge bias, misinformation, and oppression in technical editing practice involving generative AI.</span></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Looking ahead, the broader implications of generative AI for technical communication are significant. For Koerber et al. (2023), large language model (LLM) technologies have the potential to enhance human capabilities and transform knowledge creation, but also raise complex questions around authorship, ownership, and control. These questions require critical engagement from the technical editing community. </span></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Technical editors will play a vital role in navigating these issues and ensuring the responsible development and use of AI technologies in service of effective, ethical communication, while also advocating for the increased importance of human editors in AI-mediated content creation. As Hart-Davidson (2018) asserts, technical communicators must learn to "write with robots," envisioning AI as a dialogic partner in the knowledge-making process. Yet humans still have vital roles to play in the responsible development and deployment of these powerful writing technologies. The path forward is not AI automation alone, but thoughtful human-AI integration.</span></div><div><br></div><div>We invite 500– to 750-word (excluding references) chapter proposals for an edited collection exploring the impact of generative AI writing tools on the field of technical editing. This collection seeks to contribute to research on technical editing practice and pedagogy for researchers, educators, and practitioners<span style="color:rgb(0,0,0)">.</span> Key questions this collection aims to address include but are not limited to the following:</div><ul><li style="margin-left:15px"><div>How are technical editors in industry and academia currently using generative AI tools? What are the benefits, limitations, and ethical considerations?</div></li><li style="margin-left:15px"><div>How does the use of generative AI change or expand the role of the technical editor? What skills and judgment do human editors uniquely provide? </div></li><li style="margin-left:15px"><div>What should best practices be around attribution and transparency when generative AI is used to assist with writing or editing?  </div></li><li style="margin-left:15px"><div>How can technical editing curricula and training adapt to prepare students for editing in an age of generative AI?</div></li><li style="margin-left:15px"><div>How can technical editors use generative AI critically and inclusively for advancing social justice language practices in technical communication? </div></li><li style="margin-left:15px"><div>How can technical communicators participate in the development of generative AI editing tools?</div></li><li style="margin-left:15px"><div>What are the broader implications of generative AI for issues of accuracy, bias, intellectual property, and authorship in technical communication?</div></li></ul><div></div><div>We welcome proposals from diverse, interdisciplinary perspectives including practicing technical writers and editors, educators, and researchers. Possible topics might include: </div><ul><li style="margin-left:15px"><div>Case studies on the use of generative AI in technical editing workflows</div></li><li style="margin-left:15px"><div>Pedagogical approaches to teaching technical editing in the context of generative AI</div></li><li style="margin-left:15px"><div>Comparative analysis of human versus AI technical editing on measures such as accuracy and style</div></li><li style="margin-left:15px"><div>Ethical and legal frameworks for technical editors' use of generative AI</div></li><li style="margin-left:15px"><div>The changing role and value proposition of the technical editor in an AI-assisted future</div></li><li style="margin-left:15px"><div>Strategies for human-AI collaboration in technical editing</div></li></ul><div></div><div><b><span style="color:rgb(0,0,0)">Timeline</span></b></div><div>The timeline for this edited collection is as follows: </div><ul><li style="margin-left:15px"><div><b>Proposals due</b>: June 1, 2024</div></li><ul><li style="margin-left:15px"><div>Include a tentative title and a brief biography for all contributors</div></li></ul><li style="margin-left:15px"><div><b>Decisions to authors</b>: June 15, 2024</div></li><li style="margin-left:15px"><div><b>Full chapters</b>: October 1, 2024</div></li></ul><div>If you have any questions, please contact either of the collection editors Jeffrey Jablonski (<a href="mailto:jeffrey.jablonski@unlv.edu" rev="en_rl_none" target="_blank">jeffrey.jablonski@unlv.edu</a>) and Ed Nagelhout (<a href="mailto:ed.nagelhout@unlv.edu" rev="en_rl_none" target="_blank">ed.nagelhout@unlv.edu</a>); for submissions, please send to Jeffrey Jablonski (<a href="mailto:jeffrey.jablonski@unlv.edu" rev="en_rl_none" target="_blank">jeffrey.jablonski@unlv.edu</a>).We look forward to your submissions and to advancing this timely conversation on technical editing and generative AI. </div><div> . </div><div><b><span style="color:rgb(0,0,0)">References</span></b></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Babcock, R. D., Khandelwal, J., Wilkinson, C. E., Kahathuduwa, C., & Schlabritz-Loutsevitch, N. (2021). Supporting medical writers in the twenty-first century. In L. Melonçon & S. Graham (Eds.), </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Teaching writing in the health profession</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">s (pp. 129-146). Routledge.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Baro, D. (2022). Metadata and content management bridging technical documentation and automation technology. SHS Web of Conferences, 139, 02004. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Bedington, A., Halcomb, E., McKee, H. A., Sargent, T., & Smith, A. (2024). Writing with generative AI and human-machine teaming: Insights and recommendations from faculty and students. </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Computers and Composition</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">, 71, 102833. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Berger, A., & Pigg, S. (2023). Peer-led professional development: How one technical communication team learns on the job. </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Journal of Business and Technical Communication</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">, 37(4), 347-377. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Clem, S., & Cheek, R. (2022). Unjust revisions: A social justice framework for technical editing. </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">IEEE Transactions on Professional Communication</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">, 65(1), 135–150. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Creary, M., & Gerido, L. H. (2023). The public performativity of trust. </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">The Hastings Center Report</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">, 53(S2), S76–S85. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Duin, A. H., & Pedersen, I. (2021). </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Writing futures: Collaborative, algorithmic, autonomous</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">. Cham, Switzerland: Springer</span><i><span style="color:rgb(58,58,58)">.</span></i></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Duin, A. H., Pedersen, I. (2023). </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Augmentation technologies and artificial intelligence in technical communication : designing ethical futures</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">. New York: Routledge, Taylor & Francis Group.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Flanagan, S., & Albers, M. J. (Eds.). (2019). </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Editing in the modern classroom</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">. Routledge.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Hardin, A. R., Ito, J., & Sasaki, A. (2020). Writing for human and machine translation: Best practices for technical writers. In Proceedings of the 38th ACM International Conference on Design of Communication (pp. 1-8).</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Hart-Davidson, W. (2018). Writing with robots and other curiosities of the age of machine rhetorics. In J. Ridolfo & W. Hart-Davidson (Eds.), </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">The Routledge handbook of digital writing and rhetoric</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)"> (pp. 343-353). Routledge.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Jones, N. N., & Walton, R. (2023). Social justice. In H. Yu & J. Buehl (Eds.), </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Keywords in technical and professional communication </span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">(pp. 267-272). WAC Clearinghouse.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Kaebnick, G. E., Bennett, A., Brody, H., Dresser, R., Garland, S., Guinn, A., Hale, B., Moreno, J., & Vanderpool, H. (2023). Editors' statement on the responsible use of generative AI technologies in scholarly journal publishing.<i> Hastings Center Report</i>, 53(5), 3-6.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Koerber, A., Pedersen, I., Duin, A. H., Kastman, E., & Smith, J. (2023). </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">The predatory paradox: Ethics, politics, and practices in contemporary scholarly publishing</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">. Open Book Publishers. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">McIntosh, T. R., Liu, T., Susnjak, T., Watters, P., Ng, A., & Halgamuge, M. N. (2023). A culturally sensitive test to evaluate nuanced GPT hallucination. IEEE Transactions on Artificial Intelligence. Advance online publication. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Mallette, J. C. (2024). Preparing future technical editors for an artificial intelligence-enabled workplace. </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Journal of Business and Technical Communication</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">, 38(2), 205-239.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Melonçon, L. (2019). A field-wide view of undergraduate and graduate editing courses in technical and professional communication programs. In S. Flanagan & M. J. Albers (Eds.), </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Editing in the modern classroom </span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">(pp. 171-191). Routledge.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">McKee, H. A., & Porter, J. E. (2022). Team roles & rhetorical intelligence in human-machine writing. In 2022 IEEE International Professional Communication Conference (ProComm) (pp. 384-391). Limerick, Ireland.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Quetzalli, A. (2023). The future of ChatGPT and AI in docs. In A. Quetzalli (Ed.), </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">Docs-as-ecosystem: The community approach to engineering documentation</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)"> (pp. 225-233). Apress. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Ren, Y., Zhang, H., & Kraut, R. E. (2023). How did they build the free encyclopedia? A literature review of collaboration and coordination among Wikipedia editors. </span><i><span style="color:rgb(0,0,0)">ACM Transactions on Computer-Human Interaction</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">, 31(1), 7:1-7:48.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Strobelt, H., Bau, D., Bethge, M., & Mordvintsev, A. (2022). GenNI: Human-AI collaboration for data-backed text generation.</span><i><span style="color:rgb(0,0,0)"> IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics</span></i><span style="color:rgb(0,0,0)">, 28(1), 1076-1086. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Tang, Y. (2021). A robot wrote this?: An empirical study of AI's applications in writing practices. In Proceedings of the 39th ACM International Conference on Design of Communication (pp. 380-381). Association for Computing Machinery. </span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Weltin, M., Lucke, D., & Jooste, J. L. (2023). Automatic content creation system for augmented reality maintenance applications for legacy machines. Procedia CIRP, 120, 744-749.</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Ziegler, W. (2022). New roles and competencies in technical communication induced by semantics and analytics. SHS Web of Conferences, 139, 02004.</span></div></div><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br><br></div></div>
</div></div>
</div></div>