【动态】2024年ALPSP出版创新奖获奖产品：AI技术引领的创新系统和工具等

2024年ALPSP出版创新奖

获奖产品

The Papermill Alarm

Papermill Alarm是Clear Skies开发的一款学术不端检测工具，旨在帮助出版商识别和应对“论文工厂”生成的虚假论文，从而保护同行评审系统的完整性。Papermill Alarm是行业内首个自动化“论文工厂”检测系统，通过不断的自我改进和与行业伙伴的合作，帮助出版商提升了出版效率，使出版商和期刊编辑能够在同行评审前处理潜在的学术不端行为，推动了科研诚信建设。

Papermill Alarm是一种预警系统，依托于先进的分析技术，为出版商提供早期预警。该系统通过 API 提供服务，允许用户通过直接协议或STM、Morressier 等合作伙伴访问。Papermill Alarm具有多层数据分析流程，且网页应用界面设计简洁直观，用户可以方便地查看论文检测的重要信息。该系统经过多次测试和筛选，淘汰了大约50种论文检测方法，仅保留了具有真正预测能力的方法，其中包括先进的AI文本分析和网络分析技术。Papermill Alarm底层数据资源具有代表性，但随着来自出版商的新数据不断涌入，系统仍会进行自我优化和自我校正。

作为市场上首个专门针对论文工厂检测的自动化服务，Papermill Alarm在2022年的推出，不仅填补了行业空白，还激发了后续众多类似服务的涌现，并荣获了ALPSP（学术出版专业协会）颁发的2024年出版创新奖。该奖项对它在防范学术不端行为方面的积极作用给予认可，并表彰了它对学术出版行业的影响力。

随着AI技术的持续进步，Papermill Alarm将继续优化算法，更有效地应对不断演变的学术不端手段。Clear Skies 团队也表示，将进一步扩展其功能，以更好地满足出版商和学术界的需求。

提名产品

1.Morressier’s Integrity Manager

Morressier的Integrity Manager 是一款全面的平台，旨在解决学术出版中的诚信危机。该产品于2023年5月推出，通过整合专有技术和先进的第三方工具，检测学术不端行为并整合成一个管理调查系统。Integrity Manager 能够有效识别各类学术不端问题，包括抄袭、引用不当、AI生成文本、图像操控和机构验证。通过一站式服务，简化了出版商和社会与多个供应商的协调工作，以及文档上传至不同系统的繁琐流程。

Integrity Manager提供了一系列复杂的检测来确保研究诚信：

1) 抄袭检测：借助先进的算法对稿件进行比对，以识别潜在的抄袭或不当改写行为。

2) 引用不当检测：标记过度自引或异常的引用模式，提示可能的不当的引用行为。

3) AI生成文本检测：采用AI检测工具，扫描手稿中可能由AI生成的文本段，确保内容的原创性。

4) 图像操控检测：对稿件中的图像进行比对，以检测潜在的图片操控或重复使用，包括缩放、翻转和裁剪。

5) 机构验证：检查作者与机构隶属关系的一致性，帮助确认作者身份的真实性。

6) 措辞检测：识别可能与“论文工厂”或自动内容生成器相关联的问题短语。

7) 标记引用的撤稿内容：与撤稿论文数据库进行交叉引用，以防止错误研究的进一步传播。

8) “论文工厂”警报：扫描并提示与已知“论文工厂”生成内容的相似之处。

Integrity Manager 是市场上唯一的企业级诚信检测的产品，其创新之处在于综合集成、自动化和效率提升。未来，Morressier计划继续扩展 Integrity Manager的功能，以涵盖研究诚信的更多方面，并进一步整合新兴技术，提供最先进的工具来检测和防止学术不端，为学术出版行业的诚信研究，提供更全面的解决方案。

2. Signals

Signals是一家成立于2023年12月的伦敦初创公司，致力于成为学术诚信的守护者，为学术界提供必要的工具，以识别和提升论文的质量和可信度。Signals通过分析已发表的文章、稿件和期刊，提供关键信息，以评估论文的可信度和价值，从而改进研究完整性工作流程，并做出快速、明智的决策。

Signals的核心功能在于其独特的论文评估机制。它通过以下几个方面实现：

1) 复杂网络分析：从文章、作者、机构和引用中提取信息，并结合专家意见，以评估论文的完整性。

2) 透明度与可操作性：评估结果是透明和可操作的，它不仅标记潜在问题，还提供必要的上下文，以便用户理解评估依据，做出明智决策。

3) 信任与效率：识别潜在问题，也提供论文可信之处，减少研究人员和出版商评估每篇文章潜在问题的时间，提升工作效率。

4) 持续改进：允许用户识别和报告错误，使Signals不断自我修正和优化。

1) 全面定位：服务于整个出版领域，包括出版商、研究人员和机构。

2) 网络分析：结合论文元数据网络的意见和专家的贡献，Signals不断改进和优化，目前能够识别89%的已知问题文章。

3) 透明度：评估结果是透明的，提供了论文可能存在问题的原因，使用户能够快速做出决策。

Signals计划将其服务扩展到研究机构，帮助他们在识别和预防学术不端中发挥更积极的作用。公司还计划将Signals的使用扩展到整个学术出版的生态系统，促进发展可信、有价值的研究，推动知识进步。

3. Research Organization Registry (ROR)

ROR是一个非盈利的全球性倡议，由加州数字图书馆、Crossref和DataCite共同运营。它旨在提供一个开放、免费的平台，用于识别和连接研究和资助组织。ROR通过提供一个包含唯一持久标识符和相关元数据的数据集，以及一套查询、集成和匹配工具，解决了研究和资助机构识别的问题。

1) 提供一个包含研究和资助组织唯一标识符和元数据的开放数据集。

2) 提供查询、集成和匹配ROR数据的工具。

3) 定期更新注册数据，确保信息的最新性和准确性。

4) 支持组织查找和元数据规范化，以便于在不同系统中使用。

5) 允许用户免费提交更新和使用数据，无需支付任何费用。

1) 开放性与免费性：ROR是完全免费且开放的，任何用户都可以访问和使用其数据。

2) 专为研究设计：ROR专为研究工作流程和基础设施设计，适合解决一系列研究用例。

3) 社区驱动：作为一个社区驱动的倡议，ROR积极吸纳全球用户的反馈和需求。

4) 提高效率：ROR简化了机构层面的研究活动识别和跟踪，提高了研究管理的效率。

5) 数据更新及时：每月发布新的注册更新，确保数据的时效性和相关性。

ROR正经历着快速的增长和扩展。随着越来越多的系统和服务采用ROR，ROR正在投资于扩大其工作流程和基础设施，以支持日益增长的需求。ROR的API每月处理高达2000万次请求，显示出其在全球范围内的影响力。此外，ROR正在利用机器学习技术来优化大规模匹配和协调工作，并与资助者和其他利益相关者合作，以支持Crossref的Open Funder Registry的过渡。ROR的未来发展将更加注重数据的质量和完整性，以及如何在全球范围内更好地服务于研究社区。

总结而言，ROR是一个创新的、社区驱动的平台，它通过提供一个开放、免费的机构识别系统，为全球研究社区提供了一个强大的工具，以提高研究活动的可识别性和跟踪性，同时促进了数据的互联互通。随着技术的不断进步和社区的不断扩展，ROR将继续在全球研究领域发挥其重要作用。

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