ASMは,画像の重複に対処し,科学的な正確性を維持するためにImagetwinを組み込む

科学分野:

• 科学出版
• 研究の誠実さ
• 画像分析

背景:

• 科学記事の画像の重複は 偶然であれ意図的であれ 研究者,著者,機関,出版社への信頼を大きく損なうものです
• このような重複は 科学的厳密さや 誤った行動や ピアレビューや編集者の監督の有効性について懸念を醸し出し 科学的記録に対する信頼を損なう.
• 画像の重複を積極的に検出することは 出版された研究の信頼性を維持するために不可欠です

研究 の 目的:

• 画像の重複を検出するための編集ワークフローにAIベースのツール (Imagetwin) の統合の有効性を評価する.
• ASMジャーナルに提出された原稿で確認された画像の重複の頻度と性質を評価する.
• 科学出版物における画像の整合性を早期に,より効率的に審査するためのプロセスを精製する.

主な方法:

• Imagetwin人工知能ツールをASMジャーナルの編集ワークフローに実装する.
• 出版前に画像の複製のための1年間のパイロット研究スクリーニングを受け入れた,適格な原稿を実行します.
• 手稿の承認への影響を含め,画像に関する懸念の種類と解決プロセスを分析する.

主要な成果:

• 試験期間中にImagetwinを使用してスクリーニングされた適格な原稿の3. 9%で画像の重複が確認されました.
• 認識されたイメージ上の懸念のほとんどは意図的ではなく,著者とのコミュニケーションを通じて解決されました.
• 未解決の画像複製の問題により,検閲された原稿の0.23%の承認が取り消された.

結論:

• Imagetwinのような AI ツールの統合は 出版プロセスの初期に 画像の重複を検出するのに有効です
• パイロット研究により,積極的な画像スクリーニングは科学的記録の完全性を強化し,定期的な倫理チェックを強化することが示されました.
• ASMジャーナルは,画像の重複のスクリーニングを組み込むためのワークフローを改良し,研究全体の信頼性を向上させました.