IA contre les revues prédatrices

L'image illustre la dichotomie entre la science fiable, soutenue par l'intelligence artificielle, et les revues prédatrices, soulignant l'importance de l'automatisation dans la recherche vétérinaire et l'authenticité des publications.

La lutte contre les **revues prédatrices** franchit un nouveau cap. Des chercheurs de l’Université du Colorado à Boulder ont développé un outil d’IA capable d’identifier plus de **1 000 revues scientifiques potentiellement problématiques**, jusque-là passées sous les radars. 👉 En clair : des publications facturent des frais élevés aux chercheurs, mais sans véritable relecture par les pairs ni contrôle qualité. Ce que change l’IA : - Analyse automatisée de **15 200 revues** en libre accès - Identification de schémas suspects (nombre anormalement élevé d’articles, affiliations multiples, autocitations massives) - Un "pare-feu pour la science", selon Daniel Acuña, l’un des chercheurs. ➡️ Même si l’expertise humaine reste essentielle, cet outil marque une avancée dans la préservation de l’intégrité scientifique. 👉 Selon vous, comment l’IA pourrait-elle aider à renforcer la qualité et la fiabilité de la recherche scientifique ?

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