有没有准确和合法的方法来量化机器的掠夺性,或者迫切需要一个自动化的在线工具?
1Department of Biochemistry, Yong Loo Lin School of Medicine, National University Health System, National University of Singapore, Singapore.
Accountability in research
|August 28, 2023
概括
对于用于检测掠夺性期刊的机器学习工具存在担忧. 需要一个自动化,半量化系统,并补充以社区为基础的定性评估,以确保准确性和公平性.
科学领域:
- 学术出版学术出版
- 图书统计学 图书统计学
- 研究诚信研究诚信
背景情况:
- 现有的机器学习工具用于捕食者日记检测具有局限性.
- 这些工具很难识别没有在既定黑白名单上的期刊.
- 对同行评审流程缺乏可见性,阻碍了人工智能培训.
研究的目的:
- 解决目前基于机器学习的掠夺性日志检测工具的不足.
- 倡导一个改进的,自动化的,开放的,半量化系统.
- 突出需要一种结合定量和定性评估的平衡方法.
主要方法:
- 批评现有的机器学习工具的准确性和范围.
- 讨论由于不透明的同行评审,量化"掠夺性"的挑战.
- 关于混合评估模型的建议.
主要成果:
- 机器学习工具的准确性有限,特别是在现有列表之外的期刊上.
- 人工智能很难评估不充分的同行评审的核心问题.
- 学术实践中的一个显著的"灰色区域"使自动检测变得复杂.
结论:
- 对于捕食者日记检测的自动化,半量化系统是必要的,但单独是不够的.
- 基于社区的定性评估对于调节和增强定量方法至关重要.
- 这种混合方法将更好地为期刊和作者在识别掠夺性做法方面提供更好的服务.
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