PreDefense：保护弱势 AI 学生和研究人员免受掠夺性会议的侵害
计算机与社会
2022-02-01 v1
摘要
AI 社区中的指导对于维持和增加多样性至关重要，特别是在促进弱势学生的学术成长方面。虽然研究过程本身很重要，但对提交、展示和发表过程的重视不足，这是一个令人担忧的原因，因为纯粹以盈利为目的且几乎没有或没有同行评审的掠夺性科学会议急剧增加。这些会议通过推广几乎没有或没有科学价值的工作，对科学诚信构成了直接威胁。然而，它们也通过利用便利性和电子邮件邀请等定向机制将代表性不足的群体边缘化，使其远离合法会议，从而威胁到 AI 社区的多样性。由于会议展示在 AI 研究中的重要性，必须通过直接指导来解决这一非常具体的问题。在这项工作中，我们提出了 PreDefense，这是一个指导计划，旨在引导代表性不足的学生完成科学会议和研讨会流程，重点是选择与学生所专注的具体工作相一致的合法场所，并为所有背景的学生准备未来成功、诚信的 AI 研究职业生涯。
引用
@article{arxiv.2201.13268,
title = {PreDefense: Defending Underserved AI Students and Researchers from Predatory Conferences},
author = {Thomas Y. Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.13268},
year = {2022}
}
备注
6 pages, published in Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)