Attitudes and perceptions of biomedical journal editors in chief towards the use of artificial intelligence chatbots in the scholarly publishing process: a cross-sectional survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial intelligence chatbots (AICs) are designed to mimic human conversations through text or speech, offering both opportunities and challenges in scholarly publishing. While journal policies of AICs are becoming more defined, there is still a limited understanding of how Editors in chief (EiCs) of biomedical journals' view these tools. This survey examined EiCs' attitudes and perceptions, highlighting positive aspects, such as language and grammar support, and concerns regarding setup time, training requirements, and ethical considerations towards the use of AICs in the scholarly publishing process. METHODS: A cross-sectional survey was conducted, targeting EiCs of biomedical journals across multiple publishers. Of 3725 journals screened, 3381 eligible emails were identified through web scraping and manual verification. Survey invitations were sent to all identified EiCs. The survey remained open for five weeks, with three follow-up email reminders. RESULTS: The survey had a response rate of 16.5% (510 total responses) and a completion rate of 87.0%. Most respondents were familiar with AIs (66.7%), however, most had not utilized AICs in their editorial work (83.7%) and many expressed interest in further training (64.4%). EiCs acknowledged benefits such as language and grammar support (70.8%) but expressed mixed attitudes on AIC roles in accelerating peer review. Perceptions included the initial time and resources required for setup (83.7%), training needs (83.9%), and ethical considerations (80.6%). CONCLUSIONS: This study found that EiCs have mixed attitudes toward AICs, with some EICs acknowledging their potential to enhance editorial efficiency, particularly in tasks like language editing, while others expressed concerns about the ethical implications, the time and resources required for implementation, and the need for additional training.
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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 | 0,029 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle