文献类型：期刊文章

作　　者：曾玲[1] 张辉洁[1] 冉明会[1] 唐宗顺[1] 罗萍[1] 王维朗[2]

ZENG Ling;ZHANG Huijie;RAN Minghui;TANG Zongshun;LUO Ping;WANG Weilang(Periodical Press of Chongqing Medical University,61 Middle University Road,Shapingba District,Chongqing 401331,China;Journal Press of Chongqing University,174 Shazhengjie,Shapingba District,Chongqing 400044,China)

机构地区：[1]重庆医科大学期刊社,401331 [2]重庆大学期刊社,400044

出　　处：《中国科技期刊研究》

年　　份：2020

卷　　号：31

期　　号：3

起止页码：270-275

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：【目的】探讨当前人工智能时代下,科技期刊利用智能工具、大数据自动挖掘技术、人工智能分析技术,对存在的和可能发生的学术不端问题采取的相应措施。【方法】根据目前常见的学术不端行为特征,分析学术不端检测软件的检索现状、人工智能辅助同行评审的方式,以及审稿人身份的检测等,梳理人工智能可以参与的过程,并提出相应措施及未来的方向。【结果】基于人工智能的学术搜索引擎、智能图像数据库,可在同行评审时引入智能分析,将区块链技术运用到实验数据记录、同行评审中,采用身份唯一识别代码、用户画像功能鉴别作者、审稿人身份等。【结论】人工智能与出版行业融合发展是未来的方向,具有较大的发展潜力和成长空间,科技期刊需要在智能时代运用更多智能工具,在学术不端行为的预防和控制方面作出更多的努力,以发挥更大的作用。

关 键 词：人工智能  学术不端 科技期刊 剽窃 伪造和篡改  虚假同行评审  区块链  用户画像  

分 类 号：G230.7] G237.5