数据集概述
本数据集围绕生成式AI融入学术出版带来的认知与伦理风险展开，聚焦大语言模型产生的幻觉引用问题，通过第一人称案例研究批判编辑制裁实践的不足，并提出三部分治理框架，包含实证测试结果与相关研究文件。
文件详解
- 文件名称：MANUAL.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：文档类文件，推测包含论文《The AI Error Trap: Editorial Discretion, Machine Hallucination, and the Future of Research Integrity》的核心内容，如AI幻觉引用案例、治理框架、实证测试结论等研究细节。
- 文件名称：RIPE.ipynb
- 文件格式：IPYNB
- 字段映射介绍：代码类文件，推测包含AI幻觉引用率实证测试的相关代码，如GPT-4o在小众法律领域（如萨米人土地权）引用验证的实现逻辑。
适用场景
- 学术出版AI治理研究：分析生成式AI幻觉引用对研究完整性的影响，为学术出版领域AI应用规范制定提供参考。
- 编辑制裁机制优化：基于案例研究批判结果，探索区分人类欺诈与机器诱导错误的编辑制裁框架设计。
- 引用验证技术开发：参考实证测试方法，研发学术引用机器验证协议与工具。
- 研究伦理规范完善：结合AI幻觉引用风险分析，推动学术出版领域研究伦理标准的更新。
