**新しい*人工知能(AI)スクリーニングシステム*が、疑わしい出版慣行の兆候を示す1,000以上のオープンアクセスジャーナルを特定しました。その多くはこれまで検出されていませんでした。** このツールは約15,000のタイトルを分析し、出版社、インデックスサービス、学術機関のための早期警告メカニズムとして説明されています。しかし、研究者たちは、結果を確認するために人間の監視が依然として不可欠であることを強調しています。**新しい*人工知能 (AI) スクリーニングシステム*が、疑わしい出版慣行の兆候を示す1,000以上のオープンアクセスジャーナルを特定しました。その多くはこれまで発見されていませんでした。***人工知能 (AI) スクリーニングシステム*## スクリーニング急増：AIが捕食的出版に取り組む*コロラド大学ボルダー校*のコンピュータ科学者によって開発されたこのツールは、ジャーナルのウェブサイトとメタデータをレビューして、弱い出版基準に関連するパターンを検出しました。これには、異常に速い出版時間、過度な自己引用、構造が不十分な編集委員会、料金やライセンスに関する透明性の欠如が含まれます。*コロラド大学ボルダー校*これにより、システムは以前には問題があるとは知られていなかった1,000以上のジャーナルをフラグしました。このAIは専門家のレビューを置き換えることを目的としているのではなく、むしろ、さらなる人間の評価のために大量の資料をフィルタリングすることで負担を軽減することを目的としています。## 捕食的ジャーナルの増加著者に厳格な査読を行わずに迅速な出版のための料金を請求する捕食的な出版社は、学術界で懸念が高まっています。このようなジャーナルは研究者や読者を誤解させることが多く、その記事は依然として引用や可視性を得る可能性がありますが、学術出版への信頼を損なっています。従来の保護手段、例えばオープンアクセスジャーナルのディレクトリは、新しいジャーナルの膨大な数に追いつくのに苦労しています。初期スクリーニングを自動化することにより、AIツールはそのギャップを埋め、監視の迅速な手段を提供することを目指しています。 ## 自動化と専門知識のバランスその効果にもかかわらず、システムは完全ではありません。専門のレビュアーがフラグ付けされたジャーナルのサンプルを調査したところ、約350が正当である可能性が高いとされ、1,000以上が依然として疑わしいままでした。主任研究者ダニエル・アクーニャは、そのプロセスを「モグラたたき」に例え、既存のジャーナルが挑戦されると、新しい名前で新しいジャーナルがしばしば現れると述べました。研究者たちは、このツールが最も価値があるのは事前スクリーニングの方法としてであり、人間のレビュアーが微妙なケースに集中できるようにすることだと主張しています。彼らは、AIがアラートを生成し、専門家が最終的な判断を下すハイブリッドモデルを思い描いています。 ## ビジネス読者が気にすべき理由学術出版に関連する企業や機関にとって、購読、研究のインデックス化、または資金提供を通じて、ジャーナルコンテンツの信頼性は基本的なものです。疑わしい出版物は信頼を損ない、商業的決定、政策の開発、または製品の革新に影響を与える可能性があります。AI支援のスクリーニングを導入することで、出版社やプラットフォームは信頼できないタイトルを早期に特定し、評判を損なうリスクを制限し、撤回、リスト削除、または是正措置に関連するコストを削減することができる。 ## まとめ1000以上の潜在的に捕食的なジャーナルをフラグ付けすることで、このAIツールは学術出版を守るための重要なステップを示しています。その最大の価値は、人間の専門知識を補完し、慎重な判断に基づきながら規模と効率を提供することにあります。研究およびビジネスコミュニティが知識経済における信頼性を守るために努力する中、AIはその洞察が慎重に適用される限り、重要なパートナーとなる可能性があります。
新しいAIツールが1000以上の疑わしい研究ジャーナルをフラグ付け
**新しい人工知能 (AI) スクリーニングシステムが、疑わしい出版慣行の兆候を示す1,000以上のオープンアクセスジャーナルを特定しました。その多くはこれまで発見されていませんでした。**人工知能 (AI) スクリーニングシステム## スクリーニング急増：AIが捕食的出版に取り組む
コロラド大学ボルダー校のコンピュータ科学者によって開発されたこのツールは、ジャーナルのウェブサイトとメタデータをレビューして、弱い出版基準に関連するパターンを検出しました。これには、異常に速い出版時間、過度な自己引用、構造が不十分な編集委員会、料金やライセンスに関する透明性の欠如が含まれます。
コロラド大学ボルダー校これにより、システムは以前には問題があるとは知られていなかった1,000以上のジャーナルをフラグしました。このAIは専門家のレビューを置き換えることを目的としているのではなく、むしろ、さらなる人間の評価のために大量の資料をフィルタリングすることで負担を軽減することを目的としています。
捕食的ジャーナルの増加
著者に厳格な査読を行わずに迅速な出版のための料金を請求する捕食的な出版社は、学術界で懸念が高まっています。このようなジャーナルは研究者や読者を誤解させることが多く、その記事は依然として引用や可視性を得る可能性がありますが、学術出版への信頼を損なっています。 従来の保護手段、例えばオープンアクセスジャーナルのディレクトリは、新しいジャーナルの膨大な数に追いつくのに苦労しています。初期スクリーニングを自動化することにより、AIツールはそのギャップを埋め、監視の迅速な手段を提供することを目指しています。
自動化と専門知識のバランス
その効果にもかかわらず、システムは完全ではありません。専門のレビュアーがフラグ付けされたジャーナルのサンプルを調査したところ、約350が正当である可能性が高いとされ、1,000以上が依然として疑わしいままでした。 主任研究者ダニエル・アクーニャは、そのプロセスを「モグラたたき」に例え、既存のジャーナルが挑戦されると、新しい名前で新しいジャーナルがしばしば現れると述べました。研究者たちは、このツールが最も価値があるのは事前スクリーニングの方法としてであり、人間のレビュアーが微妙なケースに集中できるようにすることだと主張しています。彼らは、AIがアラートを生成し、専門家が最終的な判断を下すハイブリッドモデルを思い描いています。
ビジネス読者が気にすべき理由
学術出版に関連する企業や機関にとって、購読、研究のインデックス化、または資金提供を通じて、ジャーナルコンテンツの信頼性は基本的なものです。疑わしい出版物は信頼を損ない、商業的決定、政策の開発、または製品の革新に影響を与える可能性があります。 AI支援のスクリーニングを導入することで、出版社やプラットフォームは信頼できないタイトルを早期に特定し、評判を損なうリスクを制限し、撤回、リスト削除、または是正措置に関連するコストを削減することができる。
まとめ
1000以上の潜在的に捕食的なジャーナルをフラグ付けすることで、このAIツールは学術出版を守るための重要なステップを示しています。その最大の価値は、人間の専門知識を補完し、慎重な判断に基づきながら規模と効率を提供することにあります。研究およびビジネスコミュニティが知識経済における信頼性を守るために努力する中、AIはその洞察が慎重に適用される限り、重要なパートナーとなる可能性があります。