Springer Nature et l’Université Grenoble Alpes lancent un logiciel gratuit permettant de traquer les fausses publications scientifiques
PySciDetect est une version améliorée du logiciel open source SciDetect permettant de détecter les résultats et données de recherche frauduleux dès leur soumission.
Paris | Londres | Heidelberg, 31 mars 2022
Springer Nature lance PySciDetect, un logiciel open source de nouvelle génération pour détecter les recherches frauduleuses. Développé en interne avec Slimmer AI et publié en collaboration avec le Dr Cyril Labbé de l'Université Grenoble Alpes, PySciDetect peut être téléchargé et utilisé par tous les éditeurs et l’ensemble de la communauté scientifique. Il repose sur le logiciel SciDetect datant de 2015 avec deux améliorations :
- Il tient compte des avancées de la technologie en matière d'intelligence artificielle (IA) pour identifier1 avec plus de rapidité et de précision, les données et résultats de recherche frauduleux dès leur soumission ;
- écrit en langage de programmation Python2, il offre une meilleure compatibilité avec les infrastructures informatiques modernes et peut donc être largement utilisé.
Volker Boeing, vice-président Process and Content Management chez Springer Nature, a déclaré :
« Les éditeurs jouent un rôle important dans la protection de l'intégrité scientifique. Dans la continuité de cet engagement pour des pratiques de recherche fiables et robustes, Springer Nature investit sans relâche dans les outils de détection comme PySciDetect afin d’éviter les erreurs et de prévenir la fraude scientifique. PySciDetect en est un exemple. Bien que le logiciel ne remplace pas, et ne doit pas remplacer, une évaluation par des humains et l’examen par les pairs, il offre un moyen complémentaire, rapide et désormais plus précis pour identifier les recherches et données frauduleuses dans les articles avant leur acceptation. »
Depuis sa mise en service, SciDetect a été utilisé par un grand nombre d'éditeurs et de membres de la communauté scientifique. Au sein de Springer Nature, le logiciel a analysé plus de 3,8 millions d'articles de revues et plus de 2,5 millions de chapitres de livres. PySciDetect est disponible sous forme de logiciel open source et renforce l'engagement de Springer Nature comme partenaire actif de cette communauté, encourageant l’approche collaborative de détection des recherches scientifiques frauduleuses et de protection de l'intégrité du contenu scientifique.
1 PySciDetect est capable de détecter de courtes parties de texte falsifié au sein d'un article, contrairement à son précurseur SciDetect, qui ne pouvait identifier que de grandes parties de texte généré.
2 Le nouveau logiciel a été réécrit et mis en œuvre par Slimmer.ai en collaboration avec Springer Nature.
Comment fonctionne PySciDetect ?
PySciDetect fait partie intégrante du processus de soumission et analyse les travaux de recherche afin d'identifier les textes et/ou les données générés par des programmes informatiques tels que SCIgen. Les travaux de recherche soumis sont comparés à une base de données comprenant de faux articles scientifiques en calculant la similarité d'un article soumis par rapport à un corpus d'articles frauduleux. PySciDetect établit ensuite un rapport sur l'article en soulignant tout contenu suspect détecté et en indiquant les parties du document qui sont authentiques ou non.
PySciDetect est rédigé en langage de programmation Python, ce qui permet de le rendre compatible avec un plus grand nombre d'infrastructures informatiques et facilite ainsi son téléchargement et son intégration par d'autres éditeurs et membres de la communauté scientifique.
Qui peut l'utiliser ?
Il peut être téléchargé sous licence GNU General Public License V3, ce qui signifie qu'il peut être utilisé par l'ensemble de la communauté académique et scientifique.
Vous pouvez le consulter et le télécharger ici.
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Stefanie Schulmeyer | Springer Nature | Communications
