引用

AI幻觉引用带来的风险，并不仅仅是引用错误。

再采用精准度86%的大语言模型，对数据库内710万篇论文共计1.26亿条引用语境开展大数据分析，统计学术从业年限与批判性引用行为的关联。

知识新颖度：依据论文跨领域引用特征、区别于常规引用规律进行判定，同时采用多重新颖度测算指标，量化研究内容与研究视角组合的创新独特性；

为深挖评审行为背后的思想倾向，研究依托批判性引用（引用文献时在正文提出质疑、反对观点），分析不同从业年限科研人员对新兴学术理念的接纳态度。

由于极端老旧文献会拉高引用平均年限、高产学者大量引用前沿文献会拉低均值，易造成数据偏差，研究团队构建基于数据分布的测算模型，完整还原科研人员高频引用文献的时间分布特征，有效降低数据误差、保留数据差异化特征。

科研人员高频引用文献的时间分布特征，进一步佐证上述结论，排除少数古老文献拉高均值的数据干扰。

在学术观点态度层面，科研人员从业年限越长，对他人引用文献提出学术批判的论文占比越高，该比例在各学科稳定维持在20%左右；

通过固定团队成员、仅更换团队负责人与合作模式开展对照实验得出结论：由青年学者担任通讯作者的团队，发表论文引用的文献更新颖；

因此Cabanac最终确认：这条引用指向的论文并不存在。

如果某条引用指向的论文按理应该能够轻易检索到（例如该期刊已被学术数据库收录），但却无法找到对应论文，则会被视为特别可疑的问题引用。

一、补充引用往往是因为文献综述不完整

分析发现，OA出版物获得至少一次政策引用的概率更高（32%对比非OA18%），且从出版到被政策提及的中位数周期更短（501天对比非OA817天）。

然而，研究发现这一全球性特征并未体现在SDG政策中，来自全球北方的研究产生了不成比例的高影响力——被SDG政策引用的研究中，有78%的作者来自全球北方。

不过，报告中的调查结果令人欣慰：在与SDG相关的政策中，学术研究的引用频率远远高于其他领域的政策文献——这表明，在SDG框架内，政策与学术研究之间的联系更为紧密。

不过，大多数期刊编辑都会要求审稿人避免不必要或不相关的引用建议。

五、编辑通常会判断引用建议是否合理

当作者收到补充引用的建议时，不必机械地全部接受。

约20%引用完全不存在

四、部分引用可能来自审稿人的研究领域

由于学术期刊不公开评审人身份及从业年限，无法精准统计单篇论文评审人信息，本研究以各学科领域评审人平均从业年限作为参考指标，对比论文预印本与正式刊发版本的文献引用年限变化，分析评审人年龄对论文文献引用倾向的影响。

二、更值得警惕的是：AI可能把你写入幻觉引用的作者

由于极端老旧文献会拉高引用平均年限、高产学者大量引用前沿文献会拉低均值，易造成数据偏差，研究团队构建基于数据分布的测算模型，完整还原科研人员高频引用文献的时间分布特征，有效降低数据误差、保留数据差异化特征。

以同年政策未变动的英国作为参照基准，政策实施后美国科研领域文献引用整体年限大幅上涨，资深科研人员岗位流动性降低，行业整体愈发依赖老旧经典文献。

相信不少作者会产生疑问：为什么审稿人总是要求增加引用？

在学术论文中，文献引用的一个重要作用，是说明研究在已有研究体系中的位置。

在同行评审环节，资深评审专家往往引导作者引用主流经典文献，进一步巩固固有学术研究体系。

深入研究发现，学者引用自身核心经典文献时，更容易对同期新兴研究成果提出质疑，却极少否定自身长期信奉的经典学术成果。