Academic and scientific publishing practices have changed significantly in recent years. This paper presents an analysis of 17 million research papers published since 2000 to explore changes in authorship and content practices. It shows a clear trend towards more authors, more references and longer abstracts. While increased authorship has been reported elsewhere, the present analysis shows that it is pervasive across many major fields of study. We also identify a decline in author productivity which suggests that `gift' authorship (the inclusion of authors who have not contributed significantly to a work) may be a significant factor. We further report on a tendency for authors to use more hyperbole, perhaps exaggerating their contributions to compete for the limited attention of reviewers, and often at the expense of readability. This has been especially acute since 2023, as AI has been increasingly used across many fields of study, but particularly in fields such as Computer Science, Engineering and Business. In summary, many of these changes are causes of significant concern. Increased authorship counts and gift authorship have the potential to distort impact metrics such as field-weighted citation impact andh-index, while increased AI usage may compromise readability and objectivity.


翻译:近年来,学术与科学出版实践发生了显著变化。本文通过分析自2000年以来发表的1700万篇研究论文,探讨了作者署名与内容实践的变化趋势。研究显示,论文作者数量增多、参考文献增加以及摘要篇幅延长已成为明确趋势。尽管作者数量增长的现象在其他研究中已有报道,但本分析表明这一趋势已渗透至多个主要学科领域。我们还发现作者生产力有所下降,这表明‘挂名’作者(即对研究工作贡献不显著的作者被列入署名)可能是一个重要因素。进一步研究发现,作者倾向于使用更多夸张表述,或许是为了在评审者有限注意力中竞争而夸大其贡献,但这往往以牺牲可读性为代价。自2023年以来,随着人工智能在众多学科领域(尤其是计算机科学、工程学和商学等领域)的广泛应用,这一现象尤为突出。总之,这些变化中的许多方面引发了严重关切。作者数量增加与挂名现象可能扭曲领域加权引用影响力及h指数等影响指标,而人工智能使用的增多则可能损害文本可读性与学术客观性。

0
下载
关闭预览

相关内容

一个旨在提升互联网阅读体验的工具。 readability.com/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员