Во вчерашнем посте я предсказывал, что, скорее всего, скоро будут разработаны алгоритмы, которые позволят автоматически выявлять признаки научной недобросовестности при сканировании по большому объему опубликованных статей. Как в воду глядел.

Сегодня я прочитал в Nature, что американская компания Scitility запустила в сентябре специальный сайт Argos, который автоматически выявляет статьи с «высоким риском ретракции». Критерием служит наличие среди авторов персоналий, статьи которых были уже многократно ретрагированы, либо наличие ссылок на ретрагированные статьи.

К настоящему времени Argos уже выявил 40 тысяч «high-risk papers» и 180 тысяч «medium-risk papers». Проиндексированы также 50 тысяч ретрагированных статей. Это позволило получит интересную статистику по различным издательствам и журналам, которая приводится в статье в Nature:

https://www.nature.com/articles/d41586-024-03427-w

Особенностью этого нового инструмента является то, что к нему есть открытый доступ после необременительной процедуры регистрации. Я прошел регистрацию и зашел на сайт

https://www.scitility.com/argos

Выяснил, что там приведена информация по high-risk papers и retracted papers. Например, только за один сегодняшний день в базу добавлены 41 high-risk paper, т.е. статьи – вероятные кандидаты на ретракцию. Имеется поиск по имени автора и по DOI. Приведена статистика по ретракциям и по high-risk papers для издательств и по ретракциям для 3906 журналов. Часть этих данных приведена в статье в Nature.

Конечно, Argos пока не использует нейросетевой подход, но база данных, которая будет накоплена на этом сайте, сможет быть использована для обучения соответствующих инструментов искусственного интеллекта. Такие инструменты, без сомнения, скоро появятся. Из всего этого можно сделать вывод, что научное сообщество пытается активно противодействовать случаям жульничества и недобросовестности, которые, к сожалению, все чаще можно встретить в публикуемых научных статьях.