DCM. Авторская этика

2024-08-10 · 10 мин. для прочтения

Авторская этика [1].

Содержание

1 Этические дисклеймеры

  • Редколлегия решила ввести в журнал секцию с этическими дисклеймерами.
  • Дисклеймер (disclaimer) представляет собой примечание об отказе от ответственности.
  • Например заявления авторов о конфликте интересов, авторском вкладе, благодарностях и т. п.
  • Часть дисклеймеров интегрируются как метаданные в международные базы цитирования.
  • Дисклеймеры обычно размещаются в конце рукописи перед списком литературы.
  • Если полный текст рукописи не представлен в открытом доступе, то дисклеймеры обычно размещаются на сайте журнала вместе c другими открытыми библиографическими данными статьи.
  • Мы предлагаем использовать обязательный стандартный шаблон дисклеймера в журнале.
  • В ситуации, когда конкретный дисклеймер не применим к исследованию, автор должен указать на нерелевантность его применения.
  • Рассмотрим подробнее используемые дисклеймеры.

2 Авторство и вклад авторов (Author contributions)

  • Исследователи всегда сталкиваются с проблемой авторства [2]:
    • в список авторов включаются совсем не те люди, которые внесли принципиальный вклад в работу;
    • люди добавляются против их желания или без их ведома;
    • порядок не отражает вклад каждого автора.
  • Вклад в авторство определяется общей вовлеченностью участника исследования в его реализацию.
  • Комитет по этике публикаций (COPE) обращает внимание на проблему авторства [3].
  • Для формализации ролей авторов предлагается использовать систему CRediT (https://credit.niso.org/).
  • «Таксономия» CRediT (Contributor Roles Taxonomy) предлагает 14 возможных авторских ролей [4; 5] (см. Роли авторов научной работы).
  • На самом деле это не таксономия, а фасетная классификация. Авторские роли не всегда являются самостоятельными сами по себе.

2.1 Роли авторов

  1. Концептуализация
    • Идеи, формулирование исследовательских целей и задач.
  2. Управление данными
    • Управленческая деятельность по аннотированию (созданию метаданных), очистке данных и сохранению исследовательских данных (включая код программного обеспечения, где это необходимо для интерпретации самих данных) для первоначального использования и последующего повторного использования.
  3. Формальный анализ
    • Применение статистических, математических, вычислительных или других формальных методов для анализа или синтеза данных исследования.
  4. Получение финансирования
    • Получение финансовой поддержки проекта, приведшего к этой публикации.
  5. Исследование
    • Проведение исследований, в частности проведение экспериментов или сбор данных/доказательств.
  6. Методология
    • Разработка или проектирование методологии, создание моделей.
  7. Администрирование проекта
    • Ответственность за управление и координацию планирования и проведения научно-исследовательской деятельности.
  8. Предоставление ресурсов
    • Предоставление исследовательских материалов, реагентов, материалов, пациентов, лабораторных образцов, животных, приборов, вычислительных ресурсов или других инструментов анализа.
  9. Программное обеспечение
    • Программирование, разработка программного обеспечения; разработка компьютерных программ; реализация компьютерного кода и поддерживающих алгоритмов; тестирование существующих компонентов кода.
  10. Руководство
    • Руководство планированием и выполнением исследовательской деятельности, включая наставничество вне основной команды.
  11. Верификация
    • Верификация тиражирования/воспроизводимости результатов/экспериментов и других результатов исследований.
  12. Визуализация
    • Подготовка, создание и/или презентация опубликованной работы, а именно визуализация/презентация данных.
  13. Написание — оригинальный проект
    • Подготовка, создание и/или презентация опубликованной работы, а именно написание первоначального проекта (включая содержательный перевод).
  14. Написание — просмотр и редактирование
    • Подготовка, создание и/или презентация опубликованной работы членами исходной исследовательской группы, в частности критический обзор, комментарии или пересмотр, включая этапы до или после публикации.

3 Благодарности (Acknowledgments)

  • Благодарности должны быть адресованы конкретным лицам за конкретный вклад в проведение исследования и подготовку рукописи.
  • Следует воздержаться от благодарности лицам абстрактно вдохновивших или анонимно принявших участие в рецензировании.
  • Благодарности высказываются:
    • людям, которые внесли вклад в исследование и подготовку рукописи статьи, но которые не соответствуют всем критериям авторства;
    • людям и организациям, которые в той или иной степени поддержали исследование и подготовку рукописи или частично финансировали отдельные этапы по инициативе авторов.
  • Авторам желательно гарантировать журналу (например, в сопроводительном письме), что они получили разрешение на упоминание определённых людей в секции благодарностей.

4 Источник финансирования (Funding)

  • Дисклеймер источник финансирования в первую очередь относится к внешнему финансированию, если исследование было инициировано извне.
  • Если проведение исследования всецело является инициативой авторского коллектива, то лучше указать благодарность за частичное финансирование какого-то из этапов исследования в разделе Благодарности.
  • Факт получения авторским коллективом внешнего финансирования должен быть зафиксирован в дисклеймере в обязательном порядке.
  • При упоминании спонсора следует указывать его точные данные (название организации, номер гранта и пр.) и страну его нахождения.
  • При наличии любой поддержки рекомендуется в разделе Конфликт интересов (Сonflicts of interest) прояснить, на каких этапах исследования и как использовалась поддержка.
  • Если внешнего финансирования нет, то пишется: Исследование не имеет внешнего финансирования (This research received no external funding).
  • Если от авторов невозможно получить информацию об источнике финансирования, то пишется: Не указан (Not specified).

5 Предоставление данных (Data availability statement)

  • Данные особо важны при проведении воспроизводимых исследований (см. Воспроизводимые исследования).
  • В частности, при использовании статистических методов.
  • Заявление о доступности данных сообщает читателю, где находятся исследовательские данные, связанные с статьёй, и при каких условиях к этим данным можно получить доступ.
  • Также приводятся ссылки на набор данных.
  • Основная информация, предоставляемая читателю:
    • где к данным можно получить доступ (хранилище данных);
    • постоянный идентификатор, такой как идентификатор цифрового объекта (doi) или номер доступа, или ссылка на постоянную запись набора данных;
    • подробная информация о любых ограничениях на доступ к данным и обоснованное объяснение (например, по этическим, юридическим или коммерческим причинам).

5.1 Возможные варианты доступа к данным и примеры описания

  • Данные находятся в открытом доступе в репозитории
    • «Данные, подтверждающие это исследование, находятся в открытом доступе в название репозитория по адресу (doi, url)».
  • Данные доступны в репозитории, но подпадают под эмбарго
    • «Данные, подтверждающие это исследование, будут доступны из название репозитория по адресу (doi, url) после 6-месячного эмбарго».
  • Данные доступны в репозитории, но доступ ограничен по юридическим, этическим или коммерческим причинам
    • «Данные, подтверждающие это исследование, доступны в название репозитория по адресу (doi, url). Доступ к данным подлежит одобрению и соглашению о совместном использовании данных в связи с причиной ».
  • Вторичный анализ сторонних данных с учётом ограничений
    • «В этом исследовании использовались данные третьих лиц, предоставленные по лицензии, на разглашение которых у автора нет разрешения. Запросы на доступ к данным должны быть направлены третьему лицу по адресу контакты ».
  • Данные доступны в качестве дополнительной информации
    • «Данные, подтверждающие это исследование, включены в статью и/или вспомогательные материалы».
  • Данные не могут быть переданы из-за этических, юридических или коммерческих ограничений
    • «Данные, подтверждающие это исследование, не могут быть доступны из-за какая причина ».
  • Никаких новых данных не создаётся и не анализируется
    • «В ходе этого исследования не было создано или проанализировано никаких новых данных. Обмен данными не применим к этой статье».

6 Конфликт интересов (Conflicts of interest)

  • Данный дисклеймер обязателен ко включению.
  • Если нет конфликта интересов, то соответствующее указание тоже необходимо включить (The authors declare no conflict of interest).
  • Конфликт интересов может комментировать различные аспекты, но обычно указываются прошлые или текущие места работы автора.
  • Указываются гранты (особенно от коммерческих компаний), полученные не только автором, но организацией, в которой он работает.
  • Если автор связан со спонсором, то указывается, где проводилось исследование.

7 Использование генеративного искусственного интеллекта

  • Использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в научных публикациях требует соблюдения строгих правил для обеспечения прозрачности, достоверности и этичности исследований.

7.1 Ключевые правила использования ИИ

  • Раскрытие информации о применении ИИ
    • Указание в разделе методов деталей использования ИИ: какие инструменты применялись, на каких этапах работы (генерация текста, анализ данных, визуализация), дата и версия модели.
  • Запрет на указание ИИ как автора
    • ИИ не может быть указан в качестве автора или соавтора, так как не обладает способностью принимать ответственность за содержание работы, декларировать конфликты интересов или подписывать лицензионные соглашения.
  • Требования к цитированию
    • При использовании ИИ для генерации текста или изображений необходимо:
      • Цитировать используемый инструмент.
      • Предоставлять полный вывод ИИ в качестве дополнительного материала для аудита.
  • Ограничения на использование ИИ для изображений
    • Запрещено публиковать изображения, полностью или частично созданные с помощью ИИ, из-за невозможности верификации источников данных.

7.2 Этические аспекты

  • Проверка фактов и источников

    • Авторы обязаны вручную проверять достоверность информации, сгенерированной ИИ, включая цитаты и статистические данные.
    • ИИ-инструменты часто «галлюцинируют» (генерируют недостоверные факты).
  • Защита данных и конфиденциальность

    • При использовании облачных сервисов существует риск утечки данных.
    • Авторы должны избегать ввода конфиденциальной информации и использовать локальные решения для чувствительных данных.
  • Ответственность за плагиат

    • ИИ-сгенерированный текст может содержать фрагменты из обучающих данных без указания источников.

7.3 Рекомендации для авторов

  • Используйте ИИ как инструмент, а не как замену критическому мышлению.
  • Допустимо:
    • Генерация идей для гипотез
    • Анализ больших данных
    • Автоматизация рутинных задач
  • Избегайте полного делегирования ИИ созданию текста или интерпретации результатов.
  • Сохраняйте логи взаимодействия с ИИ для возможности аудита.

7.4 Таксономия использования генеративного искусственного интеллекта

  • Общепринятая таксономия использования генеративного искусственного интеллекта отсутствует.

  • Будем использовать таксономию вкладов использования генеративного искусственного интеллекта на основе [6; 7].

  • Составление содержания

    • ИИ может помочь вам написать различные разделы вашей работы, такие как введение, литература обзоры или описания методологии.
  • Генерировать изображения

    • ИИ может помочь вам создавать изображения для вашей статьи.
  • Перевод текста

    • ИИ может помочь вам перевести вашу работу или охватить более широкую аудиторию.
  • Создать обзор литературы

    • ИИ может помочь вам составить раздел обзора литературы, основываясь на наборе соответствующих статей.
  • Перефразировать

    • ИИ может помочь вам выражать идеи разными способами, обеспечивая ясность и краткость.
  • Улучшить стиль письма

    • ИИ может предлагать рекомендации по структуре предложения, выбору слов и общему ходу речи
  • Составление аннотации

    • ИИ может составить краткую аннотацию, отражающую суть вашего исследования.
  • Проверка грамматики и орфографии

    • ИИ может обнаружить ошибки, которые вы могли пропустить
  • Обнаружение плагиата

    • ИИ может помочь вам выявить потенциальные проблемы плагиата в ваших собственных текстах
  • Управление цитированием

    • ИИ может помочь отформатировать цитаты и ссылки в соответствии с определёнными стилями
  • Помощь в форматировании

    • ИИ может гарантировать, что ваша статья будет соответствовать определенным правилам форматирования, требуемым журналами.
  • Имитация рецензирования

    • ИИ может имитировать рецензирование, предоставляя обратную связь о сильных и слабых сторонах вашей статьи.
  • Улучшение контента

    • ИИ может предложить дополнительный контент или исследования, которые могут усилить ваши аргументы.

7.5 Приемлемое и неприемлемое использование искусственного интеллекта

  • Примеры приемлемых вариантов использования искусственного интеллекта.

  • Создание текста

    • Приемлимо: Искусственный интеллект может помочь справиться с творческим кризисом или получить определения; его использование должно быть основано на критическое мышление и суждение человека.
    • Неприемлимо: Использование искусственного интеллекта для создания нового текста этически неприемлемо. Академические тексты должны быть оригинальными и приписываться авторам-людям.
  • Перевод текста

    • Приемлимо: Использование искусственного интеллекта для перевода текста с другого языка на английский и наоборот.
    • Неприемлимо: Использование искусственного интеллекта для перевода ранее опубликованной работы на английский язык без последующего редактирования (этические опасения по поводу самоплагиата).
  • Редактирование текста

    • Приемлимо: Искусственный интеллект можно использовать для выявления и исправления грамматических ошибок, опечаток и других ошибок письма.
    • Неприемлимо: Исправление целых абзацев с использованием искусственного интеллекта без критического мышления и суждений человека.
  • Создание изображений

    • Приемлимо: Искусственный интеллект может создавать изображения на основе текстовых подсказок. Это представляется допустимым только в том случае, если тема статьи — автоматическая генерация изображений.
    • Неприемлимо: Использование искусственного интеллекта для создания наглядных пособий, таких как диаграммы, графики, иллюстрации.
  • Перефразирование

    • Приемлимо: Искусственный интеллект поможет вам перефразировать предложения или абзацы, чтобы сделать их более понятными.
    • Неприемлимо: Перефразирование без человеческого контроля.

7.6 Декларация об использовании генеративного искусственного интеллекта

  • Все авторы несут ответственность за предоставление точного описания использования генеративного искусственного интеллекта.
  • Декларации об использовании генеративного искусственного интеллекта должна быть предоставлена в статье.
  • Авторы обязаны заявить и подробно описать конкретный вклад любых использованных инструментов и сервисов генеративного искусственного интеллекта в процессе подготовки их работы.
  • Данное раскрытие информации должно включать следующее:
    • инструменты и сервисы: полный список всех используемых инструментов и сервисов генеративного искусственного интеллекта;
    • вклад инструментов: точное описание конкретного вклада от каждого инструмента генеративного искусственного интеллекта (по таксономии использования генеративного искусственного интеллекта).

7.7 Пример декларации об использовании генеративного искусственного интеллекта

  • Декларация может выглядеть следующим образом.
  • Если не использовался искусственный интеллект:
    \begin{aideclaration}
    Авторы не использовали какие-либо инструменты генеративного искусственного интеллекта.
    \end{aideclaration}
    
  • Если использовались средства искусственного интеллекта:
\begin{aideclaration}
При подготовке данной работы авторы использовали ChatGPT, Grammarly для: проверки грамматики орфографии, перефразирования. После использования этого инструмента/сервиса авторы проверили и отредактировали контент по мере необходимости и приняли решение о полной ответственности за содержание публикации.
\end{aideclaration}

8 Библиография

Литература

1. Kulyabov, D.S. Author’s ethics / D.S. Kulyabov, L.A. Sevastianov // Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. – 2024. – Т. 32. – № 2. – Сс. 135–139. DOI: 10.22363/2658-4670-2024-32-2-135–139.
2. Politzer, D. Nobel Lecture: The dilemma of attribution / D. Politzer // Reviews of Modern Physics. – 2005. – Т. 77. – Nobel Lecture. – № 3. – Сс. 851–856. DOI: 10.1103/revmodphys.77.851.
3. COPE Council. COPE Discussion Document: Authorship. COPE Council. COPE Discussion Document. – 2. – Committee on Publication Ethics, 2019.
4. Мекеко, Н.М. Описание авторского вклада при подаче рукописи: система CREDIT / Н.М. Мекеко, Е.В. Тихонова // Журнал Работа и Карьера. – 2022. – Т. 1. – Описание авторского вклада при подаче рукописи. – № 4. – Сс. 5–7. DOI: 10.56414/jeac.2022.24.
5. Холкомб, А.О. Определение авторства по вкладу в науку: использование таксономии CRediT / А.О. Холкомб // Научный редактор и издатель. – 2020. – Т. 5. – Определение авторства по вкладу в науку. – № 2. – Сс. 123–134. DOI: 10.24069/2542-0267-2020-2-123-134.
6. Hyde, A. An Initial Scholarly AI Taxonomy.
7. Salatino, A. GenAI Usage Taxonomy.
Дмитрий Сергеевич Кулябов
Authors
Профессор кафедры теории вероятностей и кибербезопасности
Мои научные интересы включают физику, администрирование Unix и сетей.