关于 AI 稿件审查、科研诚信以及如何做好投稿准备的实用文章。
AI 稿件审查从三大类检查论文的诚信与质量，并将发现作为证据交由人工判断。本文介绍其运作方式。
ChatGPT 能帮助润色语言，却无法把关诚信：会编造引用、没有证据链、存在切实的保密风险。基于证据的稿件审查又是怎么做的。
语言模型会编造看似真实的引用，而且能通过审稿。虚构的参考文献如何进入已发表论文，以及如何抢先发现您自己稿件中的此类引用。
撤稿发生在引用之后，因此一条有效的参考文献可能在您投稿前就已被撤回。引用已撤稿论文的代价，以及如何筛查。
约 20% 至 35% 的稿件因图像问题被标记，但被撤销录用的仅占 1% 至 8%。图像筛查实际发现了什么。
生成式工具制作的图表，专家无法单凭肉眼可靠识别。AI 生成图像检测能如实承诺什么，出版商下一步又会怎么做。
不同论文之间的图表重复使用，人工审查是看不出来的，因为没有人能把全部文献装在脑子里。图像抄袭剽窃筛查如何运作。
导致直接拒稿的问题，大多可以在投稿前发现。一份实用的稿件投稿前核查清单，逐个维度展开。
初审筛查决定一篇论文能否送到审稿人手中。期刊在同行评议前检查什么，以及筛查标记出问题后会发生什么。
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在给定样本量下，报告的均值可能在数学上不可能成立。GRIM 检验如何运作，不一致意味着什么，以及为什么它不构成证明。
自动化诚信检查能很好地发现特定类别的模式，但无法判断意图或学术价值。如实说明其局限，以及这些局限对工具意味着什么。
超过 70% 的受访研究人员曾无法重复其他实验室的研究。不可重复性从何而来，以及完整性这一有助于改善的抓手。
ICMJE 要求披露 AI 辅助技术的使用，并禁止将聊天机器人列为作者。需要披露什么、写在哪里，以及未披露的使用会带来什么代价。
资助机构期望申请书明确阐述严谨性：研究设计、统计功效、关键资源鉴定、报告。NIH 等机构有哪些要求，以及相关章节在哪些地方不达标。
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