Hacker News Digest

Система публикаций в ИИ и CS с низким фиксированным процентом принятия работает как очередь: авторы бесконечно пересылают отклонённые работы. Модель показывает, что снижение acceptance rate с 35% до 20% почти не отсеивает больше плохих статей — их доля среди заброшенных растёт лишь с ~60% до ~77%. Зато резко увеличивается нагрузка на рецензентов (на 46%) и число забракованных средних работ — с ~4% до ~24%.

Ключевой вывод: ужесточение критериев незначительно улучшает качество публикаций, но непропорционально увеличивает объём рецензирования и случайно отсеивает много достойных работ. Система становится неэффективной: авторы и рецензенты тратят время впустую, а итоговый объём принятых статей остаётся прежним.

• Проблема массового использования ИИ для генерации низкокачественных и даже фальшивых статей, нагружающих систему рецензирования.
• Кризис системы научных конференций: перегруженность, низкое качество рецензий, физические ограничения на число участников.
• Системные искажения: карьера учёных зависит от количества публикаций в престижных журналах, а не от реального вклада в науку.
• Предлагаются решения: введение платы за подачу статей, изменение системы оценки исследователей, создание новых конференций.
• Общее ощущение, что текущая модель поощряет «гонку на дно» в ущерб качеству и глубине исследований.

Фальшивые публикации в математике: краткий пересказ

Авторы анализируют «хищные» журналы и конференции, публикующие математические статьи без рецензии.

• Масштаб: 50–80 % «математических» журналов в некоторых списках оказались фейковыми.
• Признаки: отсутствие рецензии, плата за публикацию, поддельные ISSN, имена редакторов, импакт-факторы.
• Последствия: засорение научометрии, потеря доверия к результатам, трудности при проверке грантов и аттестации.
• Решения: белые списки (DOAJ, zbMATH open), проверка через ISSN, SCImago, Web of Science; отказ учитывать публикации в сомнительных журналах при найме и продвижении.

• Участники обсуждают, как метрики публикаций (impact factor, цитирования) превратились в главную цель, а не в инструмент: «когда мера становится целью, она перестаёт быть хорошей мерой» (Goodhart).
• В математике это особенно заметно: топ-журналы имеют IF ~5, а специализированные — <1, поэтому «рейтинговые» Q1-журналы типа MDPI Mathematics (IF>2) вытесняют медленные, но качественные издания.
• Процветают фабрики статей, «брокеры цитат» и чёрный PR: авторы покупают тексты, цитаты и даже используют «пушистую логику» вместо fuzzy logic, чтобы обойти антиплагиат.
• Проблема усилилась после 1990-х, когда базовое финансирование сменили грантами «по метрикам», а развивающиеся страны начали требовать «международных» публикаций для продвижения по службе.
• В итоге математика, где работа и так медленная и трудоёмкая, всё больше подвержена игре системой, что подрывает доверие и даёт аргументы сторонникам сокращения финансирования.

В журнале Science встретилось «Cr₂Gr₂Te₆». Элемент «Gr» не существует — это опечатка: правильно Cr₂Ge₂Te₆ (germanium). Ошибка появилась в статье 2017 г. и с тех пор копируется в обзорах 2021 г. (Nanoscale), главе книги 2023 г. и ещё нескольких работах. Возможно, это просто соседство клавиш «e» и «r», но тезис «в 2017 г. обнаружили ферромагнетизм в Cr₂Gr₂Te₆» уже стал шаблоном.
Опасение: ИИ подхватит «Gr» и распространит окончательно. Напоминаем: соединение называется Cr₂Ge₂Te₆ — хром-германий-теллурид.

• В обсуждении выяснилось, что ошибка «Cr₂Gr₂Te₆» вместо «Cr₂Ge₂Te₆» распространилась в научных статьях из-за бессмысленного копирования без проверки первоисточников.
• Участники сравнили это с «фольклорными» английским пословицами в японских учебниках и с «trap streets» в картографии.
• Некоторые предложили внедрять намеренные «канареечные» ошибки, чтобы выявлять плагиат и бездумное копирование.
• Подчёркивалось, что рецензенты и корректоры в авторитетных журналах должны были бы поймать такую опечатку, но система peer review не сработала.
• Общий вывод: научное сообщество часто «не пишет, а просто копирует данные», и это подрывает доверие к публикациям.