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Enregistrement W7116845950 · doi:10.1016/j.msard.2025.106945

Large language models in academic writing

2025· article· en· W7116845950 sur OpenAlexaff
E. Ann Yeh, Michael Levy, C. H Hawkes, Jeannette Lechner-Scott, Gavin Giovannoni

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcademic writingLanguage modelContent (measure theory)On LanguageEnglish language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

1 modèle sur 3 a qualifié ce travail de métarecherche. Ce travail est contesté : il se situe à la frontière empirique du domaine, et son statut dépend du modèle interrogé. C'est l'un des 51 travaux du dossier des désaccords.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8T3 · adjacent, hors champ
genre : editorial/commentary
porte sur le Canada: non
confiance: low

Piece on large language models in academic writing, which is squarely a scholarly communication and research integrity topic; the abstract is absent and the clinical venue suggests a commentary or correspondence rather than a study, so the T1/T3 assignment cannot be settled from the payload.

GPT-5.6 (high)T3 · adjacent, hors champ
genre : editorial/commentary
porte sur le Canada: non
confiance: low

The title indicates commentary about academic writing and scholarly communication, but the missing abstract prevents a firmer assessment.

Grok 4.5T1
genre : other
porte sur le Canada: non
confiance: high

Title unambiguously targets LLMs in academic writing, i.e. scholarly communication and research practice.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,276 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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