Latar Belakang

Ketelusan tentang penggunaan AI dalam artikel penyelidikan dan hasil ilmiah lain merupakan aspek penting dalam integriti penyelidikan.

Pada masa ini, dasar dan amalan untuk bagaimana Penggunaan pendedahan AI berbeza-beza secara meluas merentasi disiplin, wilayah dan budaya penerbitan. Banyak penerbit mempunyai keperluan pendedahan mereka sendiri. Perkembangan ini menggariskan keperluan untuk pemahaman global yang dikongsi tentang bagaimana sumbangan AI kepada penyelidikan harus dibuat telus.

Bagi menangani keperluan ini, Majlis Sains Antarabangsa (ISC), Jawatankuasa Etika Penerbitan (COPE), yang Persatuan Penerbit Saintifik, Teknikal dan Perubatan (STM) dan Akademi Muda Global (GYA) telah mengambil inisiatif bersama untuk berusaha ke arah a Piawaian Pelaporan Global untuk Pendedahan AI dalam PenyelidikanKerja ini bertujuan untuk membangunkan piawaian pelaporan yang disokong secara meluas yang boleh digunakan merentasi disiplin penyelidikan, budaya penerbitan dan konteks organisasi.

Sama seperti alat pelaporan yang telah ditetapkan, seperti Taksonomi Peranan Penyumbang (CRedit), piawaian sedemikian akan membantu menyelaraskan jangkaan merentas ekosistem penyelidikan, menjadikan amalan pendedahan lebih konsisten dan setanding, serta memudahkan pelaksanaan oleh penerbit, institusi dan penyelidik.

Dengan menyelaraskan pendedahan AI, kami berharap dapat menyokong ketelusan, mengurangkan ketidakpastian dalam kalangan pengarang, dan akhirnya mengukuhkan integriti penyelidikan.

Inisiatif ini membentuk trek fokus daripada Persidangan Dunia mengenai Integriti Penyelidikan di Vancouver, yang diadakan pada Mei 2026. Dalam dua sesi 90 minit, peserta membincangkan ambang batas untuk pendedahan AI dalam permainan kedudukan (slaid sesi 2.B tentang ambang batas) dan mendokumentasikan proses pengawasan dan pengesahan AI (slaid sesi 4.B tentang akauntabiliti).

Aktiviti dan impak

Untuk memastikan pembangunan standard pelaporan ini mencerminkan pelbagai perspektif, ISC, WCRIF, COPE, STM dan GYA menjemput ahli mereka dan komuniti penyelidikan yang lebih luas untuk menyumbang melalui tiga pusingan perundingan:

1. Disember 2025 - Februari 2026: Memetakan keperluan untuk pendedahan AI, menghasilkan format berstruktur pilihan.
2. 2026 Julai – 2026 Oktober: Mengenal pasti bila (ambang), di mana dan bagaimana (taksonomi) penggunaan AI harus didedahkan, sama ada pendedahan bukan kosong harus diwajibkan dan bagaimana untuk menerangkan pengawasan dan pengesahan untuk akauntabiliti dan kepercayaan.
3. Akhir 2026 – Awal 2027: Menapis Piawaian Vancouver berdasarkan maklum balas konkrit.

Pendekatan penyertaan ini menghimpunkan perspektif daripada editor, ahli akademi, kepimpinan institusi penyelidikan, pembiaya, perpustakaan, badan etika, penerbit dan pakar dalam integriti penyelidikan.

Bagaimana untuk mengambil bahagian

Kami menjemput Ahli ISC dan komuniti penyelidikan yang lebih luas untuk berkongsi input mereka melalui tinjauan di bawah sebelum 16 Oktober 2026.

Sumbangan anda adalah penting untuk membina pemahaman global yang dikongsi bersama tentang pendedahan AI dalam penyelidikan, dan untuk memastikan piawaian ini bermakna dan boleh dilaksanakan merentas kepelbagaian ekosistem penyelidikan global.

Kami amat berterima kasih terlebih dahulu atas sumbangan anda.

Sebelum meneruskan

Kami menggalakkan anda, sebelum mengisi borang web di bawah:

• Untuk mengkaji semula soalan dan bahan persediaan (Halaman 9).
• Untuk berunding dengan organisasi atau komuniti profesional anda dan mengemukakan ringkasan refleksi kolektif anda. (Jika itu mustahil, kami juga menerima maklum balas individu.)

Sila tulis input anda dengan jelas dan ringkas.

Anda boleh menyertai tinjauan di bawah. Klik tajuk “Rundingan pusingan 2” atau tanda +. Jika anda menghadapi masalah, sila hubungi Bert Seghers di [e-mel dilindungi].

Pusingan rundingan 2 [tarikh akhir: 16 Oktober 2026]+

Sila dayakan JavaScript dalam penyemak imbas anda untuk melengkapkan borang ini.

- Langkah 1 daripada 8

Maklumat dan persetujuan peserta tinjauan

Anda dijemput untuk mengambil bahagian dalam tinjauan rundingan ini mengenai pembangunan piawaian pelaporan global untuk pendedahan AI dalam artikel penyelidikan. Tinjauan ini meminta pandangan anda tentang aspek khusus pendedahan AI dalam penyelidikan. Kami menasihatkan anda untuk membaca bacaan persediaan dahulu, dan fikirkan soalan-soalan ini terlebih dahulu. Bergantung pada kerumitan jawapan anda, ia mungkin mengambil masa dari 20 minit hingga beberapa jam.

Penyertaan adalah secara sukarela dan hanya terbuka kepada mereka yang berumur 18 tahun ke atas. Tiada risiko yang dijangkakan untuk penyertaan. Tiada pampasan ditawarkan untuk penyertaan. Anda boleh melangkau sebarang soalan yang anda tidak ingin jawab, kecuali untuk soalan persetujuan. Anda boleh menghentikan dan menutup tinjauan pada bila-bila masa sebelum penyerahan.

Tinjauan ini dijalankan sebagai sebahagian daripada kerjasama antarabangsa. Penyelidik yang terlibat dalam projek ini hanya boleh mengakses data tinjauan untuk tujuan analisis, pelaporan dan pembangunan piawaian pendedahan AI. Perisian AI pihak ketiga boleh digunakan untuk menyokong analisis sebaik sahaja data dirahsiakan.

Penemuan ini akan digunakan untuk memaklumkan pembangunan piawaian pelaporan dan juga boleh digunakan dalam penerbitan akademik, pembentangan persidangan, laporan atau output penyelidikan lain tentang proses perundingan dan pandangan pihak berkepentingan.

Tinjauan ini tidak meminta anda memberikan maklumat pengenalan diri melainkan anda memilih untuk berbuat demikian. Soalan latar belakang demografi dan profesional disertakan supaya kami dapat memahami sama ada pandangan berbeza merentasi peranan, disiplin, wilayah atau peringkat kerjaya. Keputusan biasanya akan dilaporkan secara agregat. Respons teks terbuka mungkin dipetik, tetapi petikan akan dirahsiakan melainkan anda secara eksplisit memilih untuk memberikan nama anda dan bersetuju untuk dikenal pasti.

Oleh kerana sesetengah responden memegang peranan yang tersendiri atau mungkin menulis komen yang boleh dikenali, anonimiti sepenuhnya tidak dapat dijamin untuk semua respons teks terbuka. Pasukan penyelidikan akan mengambil langkah yang munasabah untuk mengelakkan penerbitan butiran pengenalan, melainkan anda telah bersetuju untuk memberikan atribusi.

Kajian ini telah disemak dan diluluskan oleh Jawatankuasa Etika Kemanusiaan Universiti British Vietnam. Jika anda mempunyai sebarang soalan tentang kajian ini atau bagaimana data anda akan digunakan, sila hubungi Prof. Madya Mike Perkins di [e-mel dilindungi], atau Bert Seghers, Presiden ENRIO, di [e-mel dilindungi]. 

Dengan meneruskan, anda mengesahkan bahawa anda telah membaca dan memahami maklumat ini dan anda bersetuju agar respons tinjauan anda digunakan untuk memaklumkan piawaian pendedahan AI dan untuk tujuan penyelidikan, pelaporan dan penerbitan yang berkaitan.

Soalan persetujuan *

• Ya, saya setuju
• Tidak, saya tidak bersetuju

Soalan atribusi pilihan

Jika anda bersetuju untuk komen teks terbuka yang dipilih dikaitkan dengan anda, sila berikan maklumat yang anda ingin lihat (cth. nama, peranan, organisasi anda). Biarkan kosong jika anda lebih suka respons anda kekal tidak dikaitkan.

Selepas penyerahan anda, bolehkah kami menghubungi anda untuk tujuan berikut?

• Ya, anda boleh menghubungi saya untuk maklumat lanjut tentang jawapan saya
• Ya, sila jemput saya untuk Pusingan Konsultasi ke-3
• Ya, sila maklumkan saya tentang keputusan akhir
• Tidak, saya tidak mahu dihubungi

Jika anda ingin terlibat dalam membantu proses ini atau memberi maklum balas kepada pasukan teras, sila hubungi [e-mel dilindungi].

Jika anda menanda Ya (sekurang-kurangnya sekali), apakah alamat e-mel anda?

Seterusnya

Latar belakang responden

Dalam kapasiti manakah anda menyerahkan jawapan anda? *

• Perspektif kumpulan selepas perbincangan atau sumber ramai
• Perspektif peribadi orang semula jadi

individuals

Antara berikut, yang manakah menerangkan peranan dan sektor atau peringkat kerjaya anda?

• Pelajar PhD / penyelidik junior
• Penyelidik aktif (dengan PhD atau setaraf)
• Penyiasat Utama, bertanggungjawab untuk kumpulan penyelidikan sendiri (sekarang atau pada masa lalu)
• Penyelidik dengan kontrak tetap
• Editor jurnal / editor bersekutu
• Kakitangan penerbit
• Pegawai integriti penyelidikan/profesional
• Pustakawan atau ahli bibliometri
• Pengembara
• Kakitangan sokongan / pentadbir / penasihat dasar
• Pengawal selia / kerajaan
• Industri AI / pembangun alat
• Lain-lain

Semak semua yang anda kenal pasti.

Jika perspektif anda dipengaruhi oleh domain penyelidikan anda, sila nyatakan disiplin anda.

Domain penyelidikan luas yang manakah paling tepat menggambarkan disiplin utama tersebut?

• Sains hayat dan (bio)perubatan
• Sains fizikal, teknologi dan kejuruteraan
• Sains komputer, matematik dan AI
• Sains Sosial
• Kemanusiaan
• Seni, reka bentuk dan penyelidikan berasaskan amalan
• Antara disiplin / pelbagai disiplin
• Bukan penyelidik / Tidak berkenaan

Negara gabungan utama semasa?afghanistanTanahAlbaniaAlgeriaAmerikaAndorraAngolaanguillaantarcticaAntiguaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninbermudabhutanBoliviaBonaireBosniaBotswanaBouvetBrazilBritishBruneiBulgariaBurkinaBurundiCaboKembojacameroonKanadaCaymanPusatChadChileChinaKrismasbuah kelapaColombiaComorosCongoCongoMasakCostaSisiCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzechiaDenmarkdjiboutiDominicaDominikaEcuadorMesirElKhatulistiwaEritreaEstoniaEswatiniethiopiaFalklandsFaroeFijiFinlandPerancisBahasa PerancisBahasa PerancisBahasa PerancisGabonGambiaGeorgiaJermanGhanaGibraltarGreecegreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiMendengarsuciHondurasHongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIraniraqIrelandIsleIsraelItalyJamaicaJepunJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKoreaKoreaKuwaitKyrgyzstanlaoLatviaLebanonLesotholiberialibyaliechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshallMartiniqueMauritaniaMauritiusmayotteMexicoMikronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegromontserratMoroccomozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalBelandaBaruBaruNicaraguaNigerNigerianiueNorfolkUtaraUtaraNorwayOmanPakistanpalauPalestinPanamaPapuaParaguayPeruFilipinaPitcairnPolandPortugalPuertoQatarRéunionRomaniaRussiaRwandaSt.St.St.St.St.St.St.SamoaSanMengapa?ArabSenegalSerbiaSeychellessierraSingapuraSintSlovakiaSloveniaSulaimanSomaliaSelatanSelatanSelatanSepanyolSrisudansurinameSvalbardSwedenSwitzerlandSyriaTaiwantajikistanTanzaniaThailandTimor-LesteUntuk pergitokelauTongaTrinidadTunisiaTürkiyeturkmenistanTurkiTuvaluUgandaUkraineAmerikaAmerikaAmerikaAmerikaUruguayUzbekistanVanuatuVenezuelaVietDaraDaraWallisBaratYamanZambiaZimbabwe

Antara berikut, yang manakah paling tepat menggambarkan hubungan anda dengan sistem AI?

• Pembangun / penyelidik / jurutera AI (Saya membina, melatih atau mengkaji sistem AI)
• Pakar etika / dasar / tadbir urus AI (Saya mengkaji atau mengawal selia impak AI dalam penyelidikan atau masyarakat)
• Pengguna AI profesional yang tegar (saya kerap menggunakan alatan AI dan dengan cara yang canggih dari segi teknikal dalam kerja saya)
• Pengguna AI tetap (saya menggunakan alat AI sekali-sekala untuk kerja tertentu atau tugas peribadi)
• Pengguna minimum atau eksperimental (Saya telah mencuba alat AI tetapi tidak kerap menggunakannya)
• Bukan pengguna (saya tidak menggunakan alatan AI)
• Menentang penggunaan AI (secara amnya sikap kritikal, tanpa mengira penggunaan AI peribadi saya)

you research this

kumpulan

Bagaimanakah anda mengetahui tentang pusingan perundingan ini?

• Yayasan Integriti Penyelidikan Sedunia (WCRIF)
• Majlis Sains Antarabangsa (ISC)
• Jawatankuasa Etika Penerbitan (COPE)
• Persatuan Penerbit Saintifik, Teknikal dan Perubatan Antarabangsa (STM)
• Akademi Muda Global (GYA)
• Dihubungi oleh Bert Seghers atau Kari Weaver
• Lain-lain

Jika 'Lain-lain', sila nyatakan:

Peranan atau sektor manakah yang paling tepat menggambarkan kedudukan kumpulan ini?

cth. “Kumpulan kerja AI Akademi Muda Benin”

Peranan atau sektor manakah yang paling tepat menggambarkan kedudukan kumpulan ini?

• Keahlian akademi Sains, masyarakat terpelajar atau seumpamanya
• Keahlian Akademi Muda atau kumpulan penyelidik awal kerjaya yang serupa
• Ahli Rangkaian Kebolehulangan
• Profesional perpustakaan
• Ahli kumpulan penyelidikan atau jabatan dalam universiti / institut penyelidikan
• Rakan sekerja di pejabat penerbit
• Kumpulan editor / profesional etika penerbitan
• Kumpulan pegawai integriti penyelidikan/jurulatih/profesional
• Kumpulan sokongan penyelidikan/kakitangan pentadbir
• Kumpulan penyelidik yang sangat bercampur (tandakan semua yang berkenaan di atas)
• Kumpulan yang sangat bercampur-campur daripada pelbagai orang (tandakan semua yang berkenaan di atas)

Tandakan semua yang anda kenal pasti

Jika perspektif anda dipengaruhi oleh domain penyelidikan anda, sila nyatakan disiplin anda.

Domain penyelidikan luas yang manakah paling tepat menggambarkan disiplin utama tersebut?

• Sains hayat dan (bio)perubatan
• Sains fizikal, teknologi dan kejuruteraan
• Sains komputer, matematik dan AI
• Sains Sosial
• Kemanusiaan
• Seni, reka bentuk dan penyelidikan berasaskan amalan
• Antara disiplin / pelbagai disiplin
• Bukan penyelidik / Tidak berkenaan

sebelumSeterusnya

1 — Penggunaan AI yang manakah harus didedahkan?

Baca bacaan persediaan di sini.

1A. Apakah pandangan anda tentang ambang pendedahan yang dicadangkan? / Apakah (jenis/tahap) penggunaan AI dalam penyelidikan yang harus didedahkan?

Dalam erti kata lain: Pada pandangan anda, penggunaan AI apakah yang harus sentiasa didedahkan? Apakah yang menentukan ambang batas tersebut? Anda juga boleh memikirkan (a) bagaimana penggunaan AI "substantif" harus ditakrifkan dalam bidang anda, dan (b) sama ada kriteria yang dicadangkan harus diubah, diperhalusi atau ditambah (contohnya dengan kriteria kuantitatif).

1B. Jika anda mampu atau ingin berbuat demikian: sila sertakan tiga contoh penggunaan AI (daripada bidang anda): satu yang memerlukan pendedahan, satu yang tidak memerlukan pendedahan, dan satu lagi yang anda ragu-ragu.

1C. Di manakah anda akan meletakkan diri anda dalam spektrum berikut?

• Semua penggunaan AI harus didedahkan, tanpa pengecualian.
• Lebih banyak penggunaan AI harus didedahkan daripada yang dinyatakan dalam ambang batas di atas (tetapi bukan semua).
• Di antara — kira-kira sebanyak yang dinyatakan dalam ambang di atas.
• Kurang penggunaan AI harus didedahkan daripada yang dinyatakan dalam ambang batas di atas (tetapi masih ada yang harus didedahkan).
• Penggunaan AI tidak boleh didedahkan.
• Tidak pasti / tiada pendapat

1D. Sejauh manakah anda bersetuju dengan pernyataan berikut?

	Setuju sangat	Agak setuju	Tiada pendapat	Agak tidak bersetuju	Tidak bersetuju dengan kuat	Tidak pasti
Penggunaan AI harus didedahkan apabila ia secara substansial mempengaruhi proses penyelidikan, tafsiran, kandungan yang dilaporkan atau hasil.	Setuju sangatPenggunaan AI harus didedahkan apabila ia mempengaruhi secara substansial proses penyelidikan, tafsiran, kandungan yang dilaporkan atau hasil. Sangat setuju	Agak setujuPenggunaan AI harus didedahkan apabila ia mempengaruhi secara substansial proses penyelidikan, tafsiran, kandungan yang dilaporkan atau hasil. Sebaliknya bersetuju	Tiada pendapatPenggunaan AI harus didedahkan apabila ia mempengaruhi proses penyelidikan, tafsiran, kandungan yang dilaporkan atau hasil secara substansial. Tiada pendapat	Agak tidak bersetujuPenggunaan AI harus didedahkan apabila ia mempengaruhi proses penyelidikan, tafsiran, kandungan yang dilaporkan atau hasil secara substansial. Sebaliknya tidak bersetuju	Tidak bersetuju dengan kuatPenggunaan AI harus didedahkan apabila ia mempengaruhi proses penyelidikan, tafsiran, kandungan yang dilaporkan atau hasil secara substansial. Tidak setuju yang kuat	Tidak pastiPenggunaan AI harus didedahkan apabila ia mempengaruhi secara substansial proses penyelidikan, tafsiran, kandungan yang dilaporkan atau hasil. Tidak pasti
Piawaian tersebut harus menentukan ambang pendedahan minimum, sambil membenarkan penulis mendedahkan lebih banyak jika mereka mahu.	Setuju sangatPiawaian tersebut harus menentukan ambang pendedahan minimum, sambil membenarkan penulis mendedahkan lebih banyak jika mereka mahu. Sangat bersetuju	Agak setujuPiawaian tersebut harus menentukan ambang pendedahan minimum, sambil membenarkan penulis mendedahkan lebih banyak jika mereka mahu. Sebaliknya, mereka bersetuju	Tiada pendapatPiawaian tersebut harus menentukan ambang pendedahan minimum, sambil membenarkan penulis mendedahkan lebih banyak jika mereka mahu. Tiada pendapat	Agak tidak bersetujuPiawaian tersebut harus menentukan ambang pendedahan minimum, sambil membenarkan penulis mendedahkan lebih banyak jika mereka mahu. Agak tidak bersetuju	Tidak bersetuju dengan kuatPiawaian tersebut harus menentukan ambang pendedahan minimum, sambil membenarkan penulis mendedahkan lebih banyak jika mereka mahu. Tidak setuju kuat	Tidak pastiPiawaian tersebut harus menentukan ambang pendedahan minimum, sambil membenarkan penulis mendedahkan lebih banyak jika mereka mahu.
Ejaan rutin, pembetulan tatabahasa, pemformatan rujukan atau penyuntingan kosmetik harus memerlukan pendedahan.	Setuju sangatEjaan rutin, pembetulan tatabahasa, pemformatan rujukan atau penyuntingan kosmetik perlu didedahkan. Sangat setuju	Agak setujuEjaan rutin, pembetulan tatabahasa, pemformatan rujukan atau penyuntingan kosmetik perlu didedahkan. Sebaliknya, setuju	Tiada pendapatEjaan rutin, pembetulan tatabahasa, pemformatan rujukan atau penyuntingan kosmetik perlu didedahkan. Tiada pendapat	Agak tidak bersetujuEjaan rutin, pembetulan tatabahasa, pemformatan rujukan atau penyuntingan kosmetik sepatutnya memerlukan pendedahan. Sebaliknya tidak bersetuju	Tidak bersetuju dengan kuatEjaan rutin, pembetulan tatabahasa, pemformatan rujukan atau penyuntingan kosmetik perlu didedahkan. Tidak setuju kuat	Tidak pastiEjaan rutin, pembetulan tatabahasa, pemformatan rujukan atau penyuntingan kosmetik perlu didedahkan. Tidak pasti.
Penggunaan AI yang kecil secara berulang boleh menjadi wajar untuk didedahkan apabila pengaruh kumulatifnya membentuk karya.	Setuju sangatPenggunaan AI yang kecil secara berulang boleh menjadi layak untuk didedahkan apabila pengaruh kumulatifnya membentuk kerja. Sangat bersetuju	Agak setujuPenggunaan AI yang kecil secara berulang boleh menjadi layak untuk didedahkan apabila pengaruh kumulatifnya membentuk karya. Sebaliknya, ia bersetuju.	Tiada pendapatPenggunaan AI yang kecil secara berulang boleh menjadi layak untuk didedahkan apabila pengaruh kumulatifnya membentuk karya. Tiada pendapat	Agak tidak bersetujuPenggunaan AI yang kecil secara berulang boleh menjadi layak untuk didedahkan apabila pengaruh kumulatifnya membentuk karya. Sebaliknya tidak bersetuju	Tidak bersetuju dengan kuatPenggunaan AI yang kecil secara berulang boleh menjadi layak untuk didedahkan apabila pengaruh kumulatifnya membentuk kerja. Tidak bersetuju yang kuat	Tidak pastiPenggunaan AI yang kecil secara berulang boleh menjadi layak untuk pendedahan apabila pengaruh kumulatifnya membentuk kerja.

sebelumSeterusnya

2 — Di manakah penggunaan AI harus didedahkan?

2A. Di manakah penggunaan AI harus didedahkan?

• Hanya disepadukan ke dalam artikel — tidak perlu pernyataan berasingan.
• Kedua-dua kandungan artikel utama dan pernyataan berasingan boleh merangkumi maklumat tentang penggunaan AI.
• Hanya dalam pernyataan berasingan — tidak perlu memasukkan maklumat tentang penggunaan AI dalam kandungan artikel.
• Tiada pendapat / tiada satu pun di atas

2B. Jika anda menanda 'kedua-duanya': lokasi manakah yang paling sesuai untuk jenis maklumat yang manakah?

2C. Adakah anda ingin berkongsi komen lain tentang penempatan (lokasi) pendedahan AI?

Anda boleh berkongsi butiran atau pendapat lanjut, seperti contohnya faedah atau kekurangan lain pendedahan bersepadu kandungan atau berasingan.

sebelumSeterusnya

3 — Bagaimanakah pendedahan AI harus distrukturkan?

3A. Sejauh manakah taksonomi 18 kategori yang dicadangkan mencukupi untuk mengklasifikasikan penggunaan AI (dalam bidang anda)?

• Sepenuhnya mencukupi seperti yang ditulis
• Kebanyakannya mencukupi, tetapi beberapa tajuk kategori memerlukan sedikit perubahan
• Kebanyakannya mencukupi, tetapi terdapat beberapa kategori yang tiada
• Terlalu terperinci atau membebankan
• Tidak cukup terperinci
• Tidak sesuai untuk bidang saya
• Tidak pasti / tiada pendapat

3B. Apakah pandangan anda tentang taksonomi yang dicadangkan?

Kami khususnya menjemput maklum balas tentang (a) tahap perincian; (b) tugasan penyelidikan yang hilang yang mungkin memerlukan pendedahan; (c) kekaburan; (d) pertindihan; (e) keperluan khusus disiplin. Sila ambil perhatian bahawa taksonomi hanyalah klasifikasi tugasan penyelidikan. Ia tidak memerlukan semua penggunaan AI dalam kategori ini didedahkan — hanya penggunaan AI yang memenuhi ambang yang dipersetujui.

sebelumSeterusnya

4 — Patutkah pendedahan AI bukan kosong diwajibkan?

4A. Sejauh manakah anda bersetuju dengan pernyataan berikut?

	Setuju sangat	Agak setuju	Tiada pendapat	Agak tidak bersetuju	Tidak bersetuju dengan kuat	Tidak pasti
Jurnal harus mewajibkan penulis memasukkan pendedahan bukan kosong (termasuk pendedahan negatif apabila mereka tidak menggunakan AI secara substantif)?	Setuju sangatJurnal harus mewajibkan penulis memasukkan pendedahan bukan kosong (termasuk pendedahan negatif apabila mereka tidak menggunakan AI secara substansial)? Sangat setuju	Agak setujuJurnal harus mewajibkan penulis memasukkan pendedahan bukan kosong (termasuk pendedahan negatif apabila mereka tidak menggunakan AI secara substansial)? Sebaliknya, setuju?	Tiada pendapatJurnal harus mewajibkan penulis memasukkan pendedahan bukan kosong (termasuk pendedahan negatif apabila mereka tidak menggunakan AI secara substantif)? Tiada pendapat	Agak tidak bersetujuJurnal harus mewajibkan penulis memasukkan pendedahan bukan kosong (termasuk pendedahan negatif apabila mereka tidak menggunakan AI secara substansial)? Sebaliknya tidak bersetuju	Tidak bersetuju dengan kuatJurnal harus mewajibkan penulis memasukkan pendedahan bukan kosong (termasuk pendedahan negatif apabila mereka tidak menggunakan AI secara substansial)? Tidak setuju kuat	Tidak pastiJurnal harus mewajibkan penulis memasukkan pendedahan bukan kosong (termasuk pendedahan negatif apabila mereka tidak menggunakan AI secara substansial)? Tidak pasti
Persetujuan dengan dasar penerbit mengenai pendedahan AI cukup meyakinkan untuk mempercayai bahawa pelaporan AI adalah tepat.	Setuju sangatPersetujuan dengan dasar penerbit mengenai pendedahan AI cukup meyakinkan untuk mempercayai bahawa pelaporan AI adalah tepat. Sangat bersetuju	Agak setujuPersetujuan dengan dasar penerbit mengenai pendedahan AI cukup meyakinkan untuk mempercayai bahawa pelaporan AI adalah tepat. Sebaliknya bersetuju	Tiada pendapatPersetujuan dengan dasar penerbit mengenai pendedahan AI cukup meyakinkan untuk mempercayai bahawa pelaporan AI adalah tepat. Tiada pendapat	Agak tidak bersetujuPersetujuan dengan dasar penerbit mengenai pendedahan AI cukup meyakinkan untuk mempercayai bahawa pelaporan AI adalah tepat. Agak tidak bersetuju	Tidak bersetuju dengan kuatPersetujuan dengan dasar penerbit mengenai pendedahan AI cukup meyakinkan untuk mempercayai bahawa pelaporan AI adalah tepat. Tidak bersetuju secara mendalam	Tidak pastiPersetujuan dengan dasar penerbit mengenai pendedahan AI cukup meyakinkan untuk mempercayai bahawa pelaporan AI adalah tepat. Tidak pasti

4B. Apakah pandangan anda tentang pendedahan AI bukan kosong mandatori, termasuk pengenalan pendedahan "nol"?

Anda boleh (i) mempertimbangkan syarat-syarat di mana pendedahan mandatori masuk akal, atau (ii) mencadangkan formulasi yang mungkin, atau (iii) memberi panduan tentang di mana jurnal akan menjangkakan pendedahan tersebut (kandungan utama vs. pernyataan berasingan).

sebelumSeterusnya

5 — Bagaimana untuk menunjukkan tanggungjawab dan akauntabiliti?

5B. Apakah pandangan anda tentang penyataan tanggungjawab (umum)?

Anda boleh memberikan sebab untuk jawapan anda di atas, atau mencadangkan formulasi yang mungkin.

5C. Apakah maklumat tentang pengesahan dan pengawasan penggunaan AI, jika ada, yang harus didedahkan oleh penulis agar bermakna dan boleh dilaksanakan? (cth. dalam konteks penyelidikan anda)

Apakah yang membolehkan pembaca, pengulas, editor atau institusi memahami sama ada pengawasan yang sewajarnya telah berlaku? Risiko manakah yang anda ingin fahami untuk mengurangkannya (halusinasi, ketidaktepatan, keselamatan data, berat sebelah, hak cipta, IP...)? Anda boleh mencadangkan panduan untuk piawaian atau menerangkan amalan daripada bidang anda sendiri. Contohnya: Patutkah dokumentasi sedemikian distrukturkan atau diceritakan? Patutkah ia ringkas atau terperinci? Patutkah pengarang mendedahkan apa yang dilakukan oleh AI, apa yang disemak oleh manusia dan apa yang tidak boleh disemak?

5E. Sejauh manakah penulis wajar memasukkan maklumat berikut (dalam konteks pengesahan dan pengawasan) apabila alat AI digunakan secara substantif (dalam bidang anda)?

	Perlu	Sangat diingini	Agak diingini	Mungkin diingini	Tidak diingini	Tidak pasti
Risiko yang telah dipertimbangkan dan dikurangkan, seperti halusinasi, ketidaktepatan, bias, privasi, keselamatan data, hak cipta atau kebimbangan IP	PerluRisiko yang telah dipertimbangkan dan dikurangkan, seperti halusinasi, ketidaktepatan, bias, privasi, keselamatan data, hak cipta atau kebimbangan IP. Penting	Sangat diinginiRisiko yang telah dipertimbangkan dan dikurangkan, seperti halusinasi, ketidaktepatan, bias, privasi, keselamatan data, hak cipta atau kebimbangan IP Sangat diingini	Agak diinginiRisiko yang telah dipertimbangkan dan dikurangkan, seperti halusinasi, ketidaktepatan, bias, privasi, keselamatan data, hak cipta atau kebimbangan IP Agak wajar	Mungkin diinginiRisiko yang telah dipertimbangkan dan dikurangkan, seperti halusinasi, ketidaktepatan, bias, privasi, keselamatan data, hak cipta atau kebimbangan IP Mungkin wajar	Tidak diinginiRisiko yang telah dipertimbangkan dan dikurangkan, seperti halusinasi, ketidaktepatan, bias, privasi, keselamatan data, hak cipta atau kebimbangan IP Tidak diingini	Tidak pastiRisiko yang telah dipertimbangkan dan dikurangkan, seperti halusinasi, ketidaktepatan, bias, privasi, keselamatan data, hak cipta atau kebimbangan IP Tidak pasti
Aspek-aspek kerja yang telah disemak, disahkan atau diperbetulkan oleh manusia	PerluAspek-aspek kerja yang telah disemak, disahkan atau diperbetulkan oleh manusia. Penting	Sangat diinginiAspek kerja yang telah disemak, disahkan atau diperbetulkan oleh manusia Sangat diingini	Agak diinginiAspek kerja yang telah disemak, disahkan atau diperbetulkan oleh manusia Agak diingini	Mungkin diinginiAspek kerja yang telah disemak, disahkan atau diperbetulkan oleh manusia Mungkin diingini	Tidak diinginiAspek kerja yang telah disemak, disahkan atau diperbetulkan oleh manusia Tidak diingini	Tidak pastiAspek kerja yang telah disemak, disahkan atau diperbetulkan oleh manusia Tidak pasti
Cara sumber, petikan, dakwaan fakta, data atau output disemak terhadap sumber yang boleh dipercayai atau data primer	PerluCara sumber, petikan, dakwaan fakta, data atau output disemak terhadap sumber yang boleh dipercayai atau data primer. Penting	Sangat diinginiBagaimana sumber, petikan, dakwaan fakta, data atau output disemak dengan sumber yang boleh dipercayai atau data primer Sangat diingini	Agak diinginiCara sumber, petikan, dakwaan fakta, data atau output disemak dengan sumber yang boleh dipercayai atau data primer Agak wajar	Mungkin diinginiBagaimana sumber, petikan, dakwaan fakta, data atau output disemak dengan sumber yang boleh dipercayai atau data primer Mungkin wajar	Tidak diinginiCara sumber, petikan, dakwaan fakta, data atau output disemak terhadap sumber yang boleh dipercayai atau data primer Tidak diingini	Tidak pastiBagaimana sumber, petikan, dakwaan fakta, data atau output disemak terhadap sumber yang boleh dipercayai atau data primer Tidak pasti
Sebarang batasan dalam pengesahan, termasuk aspek output AI yang tidak dapat disemak sepenuhnya	PerluSebarang batasan dalam pengesahan, termasuk aspek output AI yang tidak dapat disemak sepenuhnya. Penting	Sangat diinginiSebarang batasan dalam pengesahan, termasuk aspek output AI yang tidak dapat disemak sepenuhnya. Sangat diingini	Agak diinginiSebarang batasan dalam pengesahan, termasuk aspek output AI yang tidak dapat disemak sepenuhnya Agak wajar	Mungkin diinginiSebarang batasan dalam pengesahan, termasuk aspek output AI yang tidak dapat disemak sepenuhnya Mungkin wajar	Tidak diinginiSebarang batasan dalam pengesahan, termasuk aspek output AI yang tidak dapat disemak sepenuhnya Tidak diingini	Tidak pastiSebarang batasan dalam pengesahan, termasuk aspek output AI yang tidak dapat disemak sepenuhnya Tidak pasti
Sama ada rekod interaksi, gesaan, log atau jejak audit AI dikekalkan, dan dalam keadaan apa ia boleh diakses	PerluSama ada rekod interaksi, gesaan, log atau jejak audit AI dikekalkan, dan dalam keadaan apa ia boleh diakses. Penting	Sangat diinginiSama ada rekod interaksi AI, gesaan, log atau jejak audit dikekalkan, dan dalam keadaan apa ia boleh diakses Sangat diingini	Agak diinginiSama ada rekod interaksi AI, gesaan, log atau jejak audit dikekalkan, dan dalam keadaan apa ia boleh diakses Agak wajar	Mungkin diinginiSama ada rekod interaksi AI, gesaan, log atau jejak audit dikekalkan, dan dalam keadaan apa ia boleh diakses Mungkin wajar	Tidak diinginiSama ada rekod interaksi, gesaan, log atau jejak audit AI dikekalkan, dan dalam keadaan apa ia boleh diakses Tidak diingini	Tidak pastiSama ada rekod interaksi, gesaan, log atau jejak audit AI dikekalkan, dan dalam keadaan apa ia boleh diakses Tidak pasti
Siapakah (manusia yang mana) yang bertanggungjawab untuk pengawasan dan pengesahan setiap penggunaan AI (setanding dengan maklumat dalam penyataan sumbangan pengarang)	PerluSiapakah (manusia yang manakah) yang bertanggungjawab untuk pengawasan dan pengesahan setiap penggunaan AI (setanding dengan maklumat dalam penyata sumbangan pengarang) Penting	Sangat diinginiSiapakah (manusia yang manakah) yang bertanggungjawab untuk pengawasan dan pengesahan setiap penggunaan AI (setanding dengan maklumat dalam penyata sumbangan pengarang) Amat diingini	Agak diinginiSiapakah (manusia yang manakah) yang bertanggungjawab untuk pengawasan dan pengesahan setiap penggunaan AI (setanding dengan maklumat dalam penyata sumbangan pengarang) Agak wajar	Mungkin diinginiSiapakah (manusia yang manakah) yang bertanggungjawab untuk pengawasan dan pengesahan setiap penggunaan AI (setanding dengan maklumat dalam penyataan sumbangan pengarang) Mungkin wajar	Tidak diinginiSiapakah (manusia yang manakah) yang bertanggungjawab untuk pengawasan dan pengesahan setiap penggunaan AI (setanding dengan maklumat dalam penyata sumbangan pengarang) Tidak diingini	Tidak pastiSiapakah (manusia yang mana) yang bertanggungjawab untuk pengawasan dan pengesahan setiap penggunaan AI (setanding dengan maklumat dalam penyata sumbangan pengarang) Tidak pasti

5D. Di manakah maklumat pengesahan dan pengawasan harus dicari?

• Dalam kandungan utama artikel (bahagian)
• Dalam kenyataan berasingan dalam artikel itu
• Dalam repositori, sebagai bahan pelengkap
• Tersedia atas permintaan untuk pengulas, pembaca, jurnal (permintaan kepada penulis yang berkaitan)
• Merekodkan perkara ini adalah amalan yang baik, tetapi ia tidak sepatutnya boleh diakses oleh pembaca (hanya untuk siasatan)
• Tiada satu pun di atas: maklumat pengesahan dan pengawasan tidak boleh direkodkan
• Tidak pasti / Tiada pendapat

5F. Pada pendapat anda, apakah yang harus dinasihatkan oleh Piawaian Pelaporan berkenaan dengan menjadikan pengesahan dan pengawasan telus?

Atau apa-apa sahaja yang anda ingin kongsikan tentang memberi isyarat tanggungjawab dan akauntabiliti dalam kertas penyelidikan, apabila AI digunakan secara substansial?

5A. Patutkah pernyataan tanggungjawab umum menjadi sebahagian daripada pendedahan AI?

• Ya, pernyataan lalai harus menjadi sebahagian daripada piawaian pendedahan
• Pernyataan tanggungjawab boleh bermakna tetapi ia harus bermakna, tetapi ia harus sukarela dan bebas daripada bentuk – bukan sebahagian daripada piawaian pendedahan.
• Tidak, pernyataan tanggungjawab tidak diperlukan
• Tidak pasti / tiada pendapat

sebelumSeterusnya

6 — Ringkasan dan maklum balas lain

6. Adakah terdapat sebarang pendapat tentang pendedahan AI, bacaan persediaan atau proses trek fokus ini yang ingin anda kongsikan dengan kami?

Soalan ini adalah pilihan. Jangan ragu untuk membiarkannya kosong.

Terima kasih kerana melengkapkan tinjauan ini.

sebelum

Hantar

Inisiatif ini telah dicadangkan kepada Persidangan Dunia mengenai Integriti Penyelidikan 2026 oleh Kari D. Weaver (Pengurus Program, AI dan Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran, Pengajaran dan Pustakawan Reka Bentuk Pengajaran, Majlis Perpustakaan Universiti Ontario) dan Bert Seghers (Presiden ENRIO, Pejabat Integriti Penyelidikan Rangkaian Eropah). ISC, COPE, STM dan GYA merupakan duta trek ini. Ia disokong oleh ENRIO dan kakitangan ISC.

Untuk berhubung, hubungi Bert Seghers di [e-mel dilindungi] atau Felix Dijkstal di [e-mel dilindungi].