Predatory Journals and AI-Assisted Plagiarism of Scientific Research: Bootlegging Research as a New Criminological Reality
Notice bibliographique
Résumé
In 2025, the first known case of what appears to be an article generated by artificial intelligence that plagiarized a CJCCJ article was reported to the journal and its publisher. Such fraudulent bootlegging practices challenge the legitimacy of scientific research and the peer-review process, while raising a number of critical issues with the rapid rise of generative artificial intelligence and large language models (LLMs). This article presents an overview of this new phenomenon of AI-assisted plagiarism, a set of concerning issues that the scientific community is currently struggling with. While LLMs are unlikely to go away any time soon, currently available tools to detect AI-assisted plagiarism of legitimate research are not adequate and mechanisms to prevent it are non-existent. In that content, we speculate that this case could be a first of many more to come that will impact not only criminology but also other academic disciplines.
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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 | 0,054 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,040 |
| Communication savante | 0,027 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».