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Enregistrement W4416529406 · doi:10.1186/s41077-025-00396-6

Ability of AI detection tools and humans to accurately identify different forms of AI-generated written content

2025· article· en· W4416529406 sur OpenAlex
Adam Cheng, Yiqun Lin, Gabriel Reedy, Christine L.M. Joseph, Samantha Wirkowski, Viviane Mallette, Vikhashni Nagesh, David Krieser, Aaron W. Calhoun

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Simulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Content (measure theory)Content analysisHealth services research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increasing use of artificial intelligence (AI) by scholars presents a pressing challenge to healthcare publishing. While legitimate use can potentially accelerate scholarship, unethical approaches also exist, leading to factually inaccurate and biased text that may degrade scholarship. Numerous online AI detection tools exist that provide a percentage score of AI use. These can assist authors and editors in navigating this landscape. In this study, we compared the scores from three AI detection tools (ZeroGPT, PhraslyAI, and Grammarly AI Detector) across five plausible conditions of AI use and evaluated them against human assessments. METHODS: Thirty open access articles published in the journals Advances in Simulation and Simulation in Healthcare prior to 2022 were selected, and the article introductions were extracted. Five experimental conditions were examined, including: (1) 100% human written; (2) human written, light AI editing; (3) human written, heavy AI editing; (4) AI written text from human content; and (5) 100% AI written from article title. The resulting materials were assessed by three open-access AI detection tools and five blinded human raters. Results were summarized descriptively and compared using repeated measures analysis of variance (ANOVA), intraclass correlation coefficients (ICC), and Bland-Altman plots. RESULTS: The three AI detection tools were able to differentiate between the five test conditions (p < 0.001 for all), but varied significantly in absolute score, with ICC ranging from 0.57 to 0.95, raising concerns regarding overall reliability of these tools. Human scoring was far less consistent, with an overall accuracy of 19%, indistinguishable from chance. CONCLUSION: While existing AI detection tools can meaningfully distinguish plausible AI use conditions, reliability across these tools is variable. Human scoring accuracy is uniformly low. Use of AI detection tools by scholars and journal editors may assist in determining potentially unethical use but they should not be relied upon alone at this time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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