重新思考学术交流中的行内引文验证

中文摘要 AI 辅助

行内引文是学术交流的核心，但由于日益增长的审稿压力，验证其使用变得越来越具有挑战性。我们进行了一项混合方法的探索性研究，以调查审稿人如何验证行内引文、影响其验证实践的因素，以及他们如何设想生成式人工智能（GenAI）支持这一过程。通过对来自人机交互（HCI）和人工智能（AI）领域的审稿人进行的访谈（n=12）和调查（n=203），我们发现审稿人对引文重要性的认知、验证实践以及期望的人工智能自主性因引文类型、审稿人特征和研究背景而异。这些发现强调了针对不同引文类型和审稿人实践提供适应性支持的必要性，同时揭示了关于使用GenAI进行这一过程的多样化偏好。此外，有效的引文验证应涉及审稿人、作者和更广泛研究社区之间的协作，而不是仅依赖个别审稿人。

英文摘要

Inline citations are central to scholarly communication, yet verifying their use is becoming increasingly challenging because of growing review pressures. We conducted a mixed-methods exploratory study to investigate how reviewers verify inline citations, the factors shaping their verification practices, and how they envision GenAI supporting this process. Across interviews (n=12) and a survey (n=203) of reviewers from HCI and AI venues, we found that reviewers' perceptions of citation importance, verification practices, and desired AI autonomy varied across citation types, reviewer characteristics, and research backgrounds. These findings highlight the need for adaptive support tailored to different citation types and reviewer practices, while revealing diverse preferences regarding the use of GenAI for this process. Moreover, effective citation verification should involve collaboration among reviewers, authors, and the broader research community, rather than relying solely on individual reviewers.

发表机构

• The University of Tokyo（东京大学）
• University of Washington（华盛顿大学）
• RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN（理化学研究所先进智能研究中心）
• University of Oulu（奥卢大学）
• Univ. Lille, Inria, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189 CRIStAL（里尔大学、法国国家信息与自动化研究院、法国国家科学研究中心、里尔中央理工学院、CRIStAL实验室）

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