The growing presence of AI-generated content in ophthalmology: a retrospective bibliographic analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the prevalence and trends of artificial intelligence (AI)-generated content in ophthalmology manuscripts, particularly following the public release of OpenAI's ChatGPT on November 30, 2022. METHODS: A retrospective bibliographic analysis was conducted on 1 036 manuscripts from 30 ophthalmology journals, divided into pre-December 2022 (519 manuscripts) and post-December 2022 (517 manuscripts) periods. AI-generated content was evaluated using the Originality Standard 2.0.0 model, which calculates AI probability scores (AIPS) ranging from 0% to 100%. Readability metrics (e.g., Flesch-Kincaid Score) and journal impact metrics (e.g., impact factor) were analyzed. RESULTS: AIPS remained stable from 2014 to 2022 but increased significantly after December 2022 (p < 0.001). The mean AIPS rose from 4.95% in 2022 to 11.2% by mid-2024, with projections estimating 17.51% by mid-2026. Editorials exhibited the highest mean AIPS (12.8%), while surgical technique studies had the lowest (4.33%). Higher AIPS were associated with lower journal impact factors (Spearman's ρ = -0.54; p < 0.001) and simpler language, as reflected by lower Automated Readability Index scores (Spearman's ρ = -0.12; p < 0.005). None of the included manuscripts disclosed AI usage, including 44 manuscripts with AIPS exceeding 25%. CONCLUSIONS: AI-generated content in ophthalmology has risen significantly since ChatGPT's release. Higher AIPS correlates with lower journal impact factors and reduced literary complexity. The lack of AI usage disclosure raises ethical concerns and emphasizes the need for transparent reporting and guidelines to ensure the integrity of scientific research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».