AI-Powered Citation Auditing: A Zero-Assumption Protocol for Systematic Reference Verification in Academic Research
L.J. Janse van Rensburg
学术引用完整性面临持续的挑战,研究表明20%的引用包含错误和手动验证需要数月的专家时间。 本文介绍了一种新的人工智能方法,用于系统,全面的参考审计,使用具有工具使用能力的代理人工智能。 我们开发了一个零假设验证协议,可以独立验证针对多个学术数据库(语义学者,Google Scholar,CrossRef)的每个引用,而无需假设任何引用是正确的。 该方法在30个学术文件中进行了验证(2,581个参考文献),涉及本科项目到博士论文和同行评审出版物。 结果显示,已发表的PLOS论文的平均验证率为91.7%,成功检测捏造的参考文献,撤回的文章,孤儿引用和掠夺性期刊。 时间效率大大提高:916参考博士论文的90分钟审计与几个月的人工审查。 该系统实现了<0.5%的误报率,同时确定了手动审查可能会错过的关键问题。 这项工作建立了第一个经过验证的学术引用完整性的AI代理方法,证明了主管,学生和机构质量保证的实际适用性。
Academic citation integrity faces persistent challenges, with research indicating 20% of citations contain errors and manual verification requiring months of expert time. This paper presents a novel AI-powered methodology for systematic, comprehensive reference auditing using agentic AI with tool-use capabilities. We develop a zero-assumption verification protocol that independently validates every reference against multiple academic databases (Semantic Scholar, Google Scholar, CrossRef) without...