Perspectives of Artificial Intelligence Use for In-House Ethics Checks of Journal Submissions

Journal of Korean Medical Science, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3346/jkms.2025.40.e170
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Artificial intelligence (AI) has shown its ability to transform academic writing and publishing. It offers significant benefits, including enhancing efficiency, consistency, and integrity, However, these advancements are accompanied by ethical concerns (particularly around authorship, originality, and transparency) and the need for human oversight in peer review and editorial processes. In this study we explore AI for ethics checks in journal submissions. Specific AI platforms-such as YesChat for bias detection, Turnitin's iThenticate for plagiarism, Proofig for image integrity, and GPTZero for AI-generated content-can identify ethical breaches through tailored prompts and queries. Additionally, AI is increasingly used to detect missing or vague ethics statements, conflicts of interest, and citation manipulation by analyzing structured text and databases. AI-enhanced tools like Elsevier's Editorial Manager and Enago Read assist in ensuring compliance with journal-specific ethical guidelines and streamline peer review. Moreover, emerging algorithms, such as CIDRE, have shown promise in identifying abnormal citation behaviors. As AI accuracy improves, these platforms are expected to be integrated directly into submission systems, enhancing research integrity, transparency, and accountability.