Un nouveau système de filtrage d'intelligence artificielle (IA) a identifié plus de 1 000 revues en accès libre montrant des signes de pratiques de publication douteuses, dont beaucoup étaient restées non détectées jusqu'à présent. L'outil, qui a analysé environ 15 000 titres, est décrit comme un mécanisme d'alerte précoce pour les éditeurs, les services d'indexation et les institutions académiques. Cependant, les chercheurs soulignent que la surveillance humaine reste essentielle pour confirmer les résultats.
**Un nouveau système de filtrage d'intelligence artificielle (AI) a identifié plus de 1 000 revues en libre accès montrant des signes de pratiques de publication douteuses, dont beaucoup étaient restées non détectées jusqu'à présent.**système de filtrage d'intelligence artificielle (AI)## Surge de filtrage : l'IA s'attaque à la publication prédatrice
Développé par des informaticiens de l'Université du Colorado Boulder, l'outil a examiné les sites web de revues et les métadonnées pour détecter des motifs liés à des normes de publication faibles. Cela comprenait des délais de publication inhabituellement rapides, une auto-citation excessive, des conseils éditoriaux mal structurés et un manque de transparence sur les frais ou les licences.
Université du Colorado BoulderCe faisant, le système a signalé plus de 1 000 revues qui n'étaient pas auparavant connues pour être problématiques. L'IA n'est pas censée remplacer l'examen d'experts, mais plutôt réduire la charge en filtrant de grands volumes de matériel pour une évaluation humaine ultérieure.
Les revues prédatrices en hausse
Les éditeurs prédateurs, qui facturent aux auteurs des frais pour une publication rapide sans appliquer un examen par les pairs rigoureux, sont devenus une préoccupation croissante dans le monde académique. Ces revues induisent souvent en erreur les chercheurs et les lecteurs, tandis que leurs articles peuvent encore recevoir des citations et de la visibilité, sapant ainsi la confiance dans l'édition académique.
Les mesures de protection traditionnelles, telles que le Répertoire des revues en accès libre, ont du mal à suivre le nombre croissant de nouvelles revues. En automatisant le dépistage initial, l'outil d'IA vise à combler cette lacune et à fournir un moyen d'examen plus rapide.
Équilibre entre automatisation et expertise
Malgré son efficacité, le système n'est pas infaillible. Des experts ont examiné un échantillon des revues signalées et ont constaté qu'environ 350 étaient probablement légitimes, laissant plus de 1 000 toujours sous suspicion.
Le chercheur principal Daniel Acuña a comparé le processus à un "whack-a-mole", avec de nouveaux journaux apparaissant souvent sous de nouveaux noms après que les existants ont été contestés. Les chercheurs soutiennent que l'outil est le plus précieux en tant que méthode de présélection, permettant aux examinateurs humains de se concentrer sur des cas nuancés. Ils envisagent un modèle hybride dans lequel l'IA génère des alertes et des experts prennent les décisions finales.
Pourquoi les lecteurs d'affaires devraient s'en soucier
Pour les entreprises et les institutions liées à l'édition académique, par le biais d'abonnements, d'indexation de recherche ou de financement, la crédibilité du contenu des revues est fondamentale. Les publications douteuses risquent d'éroder la confiance et pourraient influencer les décisions commerciales, le développement de politiques ou l'innovation produit.
L'adoption d'un filtrage assisté par l'IA pourrait aider les éditeurs et les plateformes à identifier plus tôt les titres peu fiables, limitant ainsi le risque de dommages à la réputation et réduisant les coûts liés aux retraits, aux exclusions ou aux actions correctives.
Conclusion
En signalant plus d'un millier de revues potentiellement prédateurs, l'outil d'IA représente une étape significative vers la protection de l'édition académique. Sa plus grande valeur réside dans le fait de compléter l'expertise humaine, offrant échelle et efficacité tout en s'appuyant sur un jugement minutieux. Alors que les communautés de recherche et d'affaires s'efforcent de protéger la crédibilité dans l'économie du savoir, l'IA pourrait devenir un partenaire vital, à condition que ses idées soient appliquées avec prudence.
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Un nouvel outil d'IA signale plus de 1000 revues de recherche douteuses.
**Un nouveau système de filtrage d'intelligence artificielle (AI) a identifié plus de 1 000 revues en libre accès montrant des signes de pratiques de publication douteuses, dont beaucoup étaient restées non détectées jusqu'à présent.**système de filtrage d'intelligence artificielle (AI)## Surge de filtrage : l'IA s'attaque à la publication prédatrice
Développé par des informaticiens de l'Université du Colorado Boulder, l'outil a examiné les sites web de revues et les métadonnées pour détecter des motifs liés à des normes de publication faibles. Cela comprenait des délais de publication inhabituellement rapides, une auto-citation excessive, des conseils éditoriaux mal structurés et un manque de transparence sur les frais ou les licences.
Université du Colorado BoulderCe faisant, le système a signalé plus de 1 000 revues qui n'étaient pas auparavant connues pour être problématiques. L'IA n'est pas censée remplacer l'examen d'experts, mais plutôt réduire la charge en filtrant de grands volumes de matériel pour une évaluation humaine ultérieure.
Les revues prédatrices en hausse
Les éditeurs prédateurs, qui facturent aux auteurs des frais pour une publication rapide sans appliquer un examen par les pairs rigoureux, sont devenus une préoccupation croissante dans le monde académique. Ces revues induisent souvent en erreur les chercheurs et les lecteurs, tandis que leurs articles peuvent encore recevoir des citations et de la visibilité, sapant ainsi la confiance dans l'édition académique. Les mesures de protection traditionnelles, telles que le Répertoire des revues en accès libre, ont du mal à suivre le nombre croissant de nouvelles revues. En automatisant le dépistage initial, l'outil d'IA vise à combler cette lacune et à fournir un moyen d'examen plus rapide.
Équilibre entre automatisation et expertise
Malgré son efficacité, le système n'est pas infaillible. Des experts ont examiné un échantillon des revues signalées et ont constaté qu'environ 350 étaient probablement légitimes, laissant plus de 1 000 toujours sous suspicion. Le chercheur principal Daniel Acuña a comparé le processus à un "whack-a-mole", avec de nouveaux journaux apparaissant souvent sous de nouveaux noms après que les existants ont été contestés. Les chercheurs soutiennent que l'outil est le plus précieux en tant que méthode de présélection, permettant aux examinateurs humains de se concentrer sur des cas nuancés. Ils envisagent un modèle hybride dans lequel l'IA génère des alertes et des experts prennent les décisions finales.
Pourquoi les lecteurs d'affaires devraient s'en soucier
Pour les entreprises et les institutions liées à l'édition académique, par le biais d'abonnements, d'indexation de recherche ou de financement, la crédibilité du contenu des revues est fondamentale. Les publications douteuses risquent d'éroder la confiance et pourraient influencer les décisions commerciales, le développement de politiques ou l'innovation produit. L'adoption d'un filtrage assisté par l'IA pourrait aider les éditeurs et les plateformes à identifier plus tôt les titres peu fiables, limitant ainsi le risque de dommages à la réputation et réduisant les coûts liés aux retraits, aux exclusions ou aux actions correctives.
Conclusion
En signalant plus d'un millier de revues potentiellement prédateurs, l'outil d'IA représente une étape significative vers la protection de l'édition académique. Sa plus grande valeur réside dans le fait de compléter l'expertise humaine, offrant échelle et efficacité tout en s'appuyant sur un jugement minutieux. Alors que les communautés de recherche et d'affaires s'efforcent de protéger la crédibilité dans l'économie du savoir, l'IA pourrait devenir un partenaire vital, à condition que ses idées soient appliquées avec prudence.