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《中国塑料》关于论文学术不端的认定及处理办法
1
作者
《中国塑料》编辑部
《中国塑料》
北大核心
2025年第5期8-8,共1页
为保护广大读者和作者的权益,维护《中国塑料》的质量和声誉,提高期刊的审稿效率,《中国塑料》编辑部在出版过程中将启用CNKI开发的《科技期刊学术不端文献检测系统(AMLC)》(AMLC是以中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数...
为保护广大读者和作者的权益,维护《中国塑料》的质量和声誉,提高期刊的审稿效率,《中国塑料》编辑部在出版过程中将启用CNKI开发的《科技期刊学术不端文献检测系统(AMLC)》(AMLC是以中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库、中国专利全文数据、互联网资源为全文比对数据库)对来稿进行检测和甄选。对认定为学术不端的论文立即退稿并作出相应处理。具体的认定流程及处理办法公布如下:1.采用AMLC对稿件进行查重检测,如文字总复制比<20%、单篇文字复制比<10%,合格;20%≤文字总复制比≤30%或单篇复制比≥10%单篇文字文章退回修改,修改后文章复制比<20%、单篇文字复制比<10%方可进行送审;文字总复制比≥30%的文章编辑部会直接退稿。对于已经录用的稿件,正式刊登前会再次经过查重检索,检索结果显示:文字总复制比>20%或单篇文字复制比>10%,则将继续退修稿件,拒绝修改的稿件将被退稿。
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关键词
学术不端
AMLC
查重检测
认定
期刊编辑部
处理办法
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职称材料
ChatGPT生成中文学术内容分析——以情报学领域为例
被引量：
11
2
作者
郭鑫
王一博
王继民
《图书馆论坛》
CSSCI
北大核心
2024年第3期134-143,共10页
学术写作是ChatGPT的主要应用方向之一。文章以情报学领域的核心期刊论文为研究对象,首先从词、句、篇3个维度出发,使用词性标注、n-gram等文本处理方法对ChatGPT和人类产出的论文引言内容进行对比分析。然后将判断学术内容是否由ChatGP...
学术写作是ChatGPT的主要应用方向之一。文章以情报学领域的核心期刊论文为研究对象,首先从词、句、篇3个维度出发,使用词性标注、n-gram等文本处理方法对ChatGPT和人类产出的论文引言内容进行对比分析。然后将判断学术内容是否由ChatGPT生成视作一个二元分类任务,采用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法进行文本分类实验,并使用SHAP方法对文本结构特征的重要性进行分析。研究发现:ChatGPT在描述有具体时间节点的事实性信息和引用政策文件或研究报告等方面表现较弱,生成引言的篇幅较集中,撰写论文相较于人类更加“循规蹈矩”;查重工具通常无法准确检测出ChatGPT生成内容的原创性,但分类模型可以比较容易地区分出引言是否由ChatGPT生成,平均句子长度、词汇多样性和文本长度是影响分类结果最重要的文本结构特征。
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关键词
ChatGPT
论文写作
情报学
文本分类
查重检测
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职称材料
题名
《中国塑料》关于论文学术不端的认定及处理办法
1
作者
《中国塑料》编辑部
机构
不详
出处
《中国塑料》
北大核心
2025年第5期8-8,共1页
文摘
为保护广大读者和作者的权益,维护《中国塑料》的质量和声誉,提高期刊的审稿效率,《中国塑料》编辑部在出版过程中将启用CNKI开发的《科技期刊学术不端文献检测系统(AMLC)》(AMLC是以中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库、中国专利全文数据、互联网资源为全文比对数据库)对来稿进行检测和甄选。对认定为学术不端的论文立即退稿并作出相应处理。具体的认定流程及处理办法公布如下:1.采用AMLC对稿件进行查重检测,如文字总复制比<20%、单篇文字复制比<10%,合格;20%≤文字总复制比≤30%或单篇复制比≥10%单篇文字文章退回修改,修改后文章复制比<20%、单篇文字复制比<10%方可进行送审;文字总复制比≥30%的文章编辑部会直接退稿。对于已经录用的稿件,正式刊登前会再次经过查重检索,检索结果显示:文字总复制比>20%或单篇文字复制比>10%,则将继续退修稿件,拒绝修改的稿件将被退稿。
关键词
学术不端
AMLC
查重检测
认定
期刊编辑部
处理办法
分类号
G23 [文化科学]
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职称材料
题名
ChatGPT生成中文学术内容分析——以情报学领域为例
被引量：
11
2
作者
郭鑫
王一博
王继民
机构
北京大学信息管理系
北京大学图书馆
出处
《图书馆论坛》
CSSCI
北大核心
2024年第3期134-143,共10页
基金
国家社会科学基金重点项目“开放科学数据集统一发现的关键问题与平台构建研究”(项目编号:20ATQ007)研究成果。
文摘
学术写作是ChatGPT的主要应用方向之一。文章以情报学领域的核心期刊论文为研究对象,首先从词、句、篇3个维度出发,使用词性标注、n-gram等文本处理方法对ChatGPT和人类产出的论文引言内容进行对比分析。然后将判断学术内容是否由ChatGPT生成视作一个二元分类任务,采用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法进行文本分类实验,并使用SHAP方法对文本结构特征的重要性进行分析。研究发现:ChatGPT在描述有具体时间节点的事实性信息和引用政策文件或研究报告等方面表现较弱,生成引言的篇幅较集中,撰写论文相较于人类更加“循规蹈矩”;查重工具通常无法准确检测出ChatGPT生成内容的原创性,但分类模型可以比较容易地区分出引言是否由ChatGPT生成,平均句子长度、词汇多样性和文本长度是影响分类结果最重要的文本结构特征。
关键词
ChatGPT
论文写作
情报学
文本分类
查重检测
Keywords
ChatGPT
academic writing
intelligence
text classification
plagiarism detection
分类号
G353.1 [文化科学—情报学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
《中国塑料》关于论文学术不端的认定及处理办法
《中国塑料》编辑部
《中国塑料》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
ChatGPT生成中文学术内容分析——以情报学领域为例
郭鑫
王一博
王继民
《图书馆论坛》
CSSCI
北大核心
2024
11
在线阅读
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职称材料
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