Reporting guideline for the use of Generative Artificial intelligence tools in MEdical Research: the GAMER Statement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Generative artificial intelligence (GAI) tools can enhance the quality and efficiency of medical research, but their improper use may result in plagiarism, academic fraud and unreliable findings. Transparent reporting of GAI use is essential, yet existing guidelines from journals and institutions are inconsistent, with no standardised principles. DESIGN AND SETTING: International online Delphi study. PARTICIPANTS: International experts in medicine and artificial intelligence. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome measure is the consensus level of the Delphi expert panel on the items of inclusion criteria for GAMER (Rreporting guideline for the use of Generative Artificial intelligence tools in MEdical Research). RESULTS: The development process included a scoping review, two Delphi rounds and virtual meetings. 51 experts from 26 countries participated in the process (44 in the Delphi survey). The final checklist comprises nine reporting items: general declaration, GAI tool specifications, prompting techniques, tool's role in the study, declaration of new GAI model(s) developed, artificial intelligence-assisted sections in the manuscript, content verification, data privacy and impact on conclusions. CONCLUSION: GAMER provides universal and standardised guideline for GAI use in medical research, ensuring transparency, integrity and quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».