אוטומציה של בדיקות פלגיאט ותמונות באמצעות AI

עורכים מתמודדים עם סיכון משמעותי כאשר כתב יד מכיל פלגיאט נסתר או תמונות מזויפות. סינון ידני אורך שעות ומעכב החלטות חשובות. עבור צוותי עריכה קטנים, עבודה ידנית זו מאטה את כל תהליך הפרסום.

כדאי להשתמש באוטומציה מונעת-אירועים (event-driven automation) כדי להרחיב את יכולת הסינון שלכם. עיקרון זה מתייחס לכל הגשה חדשה כאל אירוע בודד שמתחיל תהליך עבודה (workflow) מודולרי. אתם בונים שלבים עצמאיים כמו לכידת קבצים, חילוץ טקסט וניתוח תמונות. שלבים אלו מגיבים לאותו טריגר (trigger). תכנון זה מאפשר לכם לשדרג שירות AI אחד מבלי לשנות את המערכת כולה. הוא גם שומר על כשלים מבודדים. אם בודק התמונות נכשל, בדיקת הפלגיאט עדיין תתבצע.

חוקר מעלה קובץ PDF לפורטל שלכם. המערכת מניחה את הקובץ בתיקיית Dropbox. Zapier מזהה את הקובץ, משתמש ב-Email Parser שלו כדי למצוא את מזהה ההגשה (submission ID), ומריץ באופן אוטומטי הן בדיקת פלגיאט והן בדיקת תמונות.

בצעו את שלושת השלבים הבאים כדי לבנות את ה-pipeline שלכם:

  • הקצו אזור נחיתה (landing zone). צרו תיקיית אחסון בענן ב-Dropbox או ב-Google Drive. הגדירו את הפורטל שלכם כך שישלח כל כתב יד ותמונה חדשים ישירות לתיקייה זו. השתמשו בכתובת אימייל ייעודית כמו submissions@yourjournal.org עבור קבצים אלו.

  • הגדירו את הטריגר. השתמשו בכלי אוטומציה כמו Zapier כדי לנטר את תיקיית האחסון שלכם. כאשר מגיע קובץ חדש, הכלי שואב את מזהה ההגשה ומנתב את הקבצים לשירותי ה-AI שלכם.

  • אוטמו את התוצאות. הנחו את כלי ה-AI לשלוח סיכום טקסטואלי חזרה למערכת שלכם. האוטומציה צריכה לפרסם את הדו"ח הזה ביומני ההגשות (submission logs) שלכם או בגיליון אלקטרוני פרטי לצורך סקירת הצוות שלכם.

על ידי בניית pipeline מונע-אירועים, אתם יוצרים קו הגנה ראשון חזק. אתם חוסכים זמן ומפחיתים טעויות אנוש. זה מאפשר לכם להתמקד בשיפוט אקדמי במקום בבדיקות ידניות חוזרות ונשנות.

Source: https://dev.to/ken_deng_ai/automating-plagiarism-and-image-checks-for-independent-journals-with-ai-5kg

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi