L’intelligence artificielle peut-elle aider à détecter les revues aux pratiques discutables ?
- Auteur : CeRIS - Institut Pasteur
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Description : Les revues Open Access aux pratiques douteuses représentent un défi croissant pour l’intégrité scientifique. Il est de plus en plus difficile de les identifier en raison de la diversification et de la sophistication de leurs pratiques (revues au comportement
« prédateur », frauduleuses, aux services de piètre qualité…). Alors pourquoi ne pas utiliser l’intelligence artificielle pour tenter de les identifier ? C’est que que Han Zhuang et al. proposent dans leur étude récemment publiée dans Science Advances. Les auteurs de l’étude ont développé une méthode basée sur l’IA pour détecter les
« revues Open Access discutables », définies ici comme celles qui enfreignent les bonnes pratiques énoncées par le Directory of Open Access Journals (DOAJ). L’IA a été entraînée sur une base de données comprenant 12 869 journaux identifiés comme légitimes (inclus dans le DOAJ) et 2 536 titres « discutables » retirés du DOAJ
après enquête, en raison de violation des standards de qualité ou de pratiques douteuses. L’algorithme évalue plusieurs critères pour chaque journal : le contenu du site web (informations disponibles sur l’objectif du journal, son comité éditorial, sa politique
open access ou éthique…), la conception du site web ainsi que des indicateurs bibliométriques (sur les articles publiés, les auteurs, les affiliations, les citations…). - Collection : Publications professionnelles et scientifiques
- Thèmes : Edition , Traitement de l'information
- Licence de diffusion : Tous droits réservés
- Format : Fichier Adobe PDF
- Date de création : 25 septembre 2025
- Étendue : 2 p.
- Étendue : 266,5 Ko
- Date de publication : 15 septembre 2025
- Langue : fr
- Éditeur ou organisme : CeRIS - Institut Pasteur
- Sujet(s) : Intégrité scientifique , intelligence artificielle , revues en libre accès
- Type de ressource : text