論文の概要: AI-Augmented Peer Review and Scientific Productivity: A Cross-Country Panel and SEM Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05463v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 05:56:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.648629
• Title: AI-Augmented Peer Review and Scientific Productivity: A Cross-Country Panel and SEM Analysis
• Title（参考訳）: AIによるピアレビューと科学的生産性:クロスカウンタリーパネルとSEM分析
• Authors: Dongsoo Han,
• Abstract要約: 本研究は,OECD諸国のパネルデータを用いて,AIによるピアレビューシステムが科学的生産性に与える影響について検討する。 我々は,AIレビュー能力指数(AIRC)を新たに構築し,その研究生産性,イノベーション,アウトプットへの影響について検討する。 その結果,AIRCの標準偏差増加は18～25%の科学的生産性の増加と関連していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5229257192293202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study empirically investigates the impact of AI-augmented peer review systems on scientific productivity using panel data from OECD countries. While prior research has highlighted inefficiencies in traditional peer review, little empirical work has quantified the systemic impact of AI integration at the national level. We construct a novel AI Review Capability Index (AIRC) and examine its effects on research productivity, reproducibility, and innovation output. Using fixed-effects regression and structural equation modeling (SEM), we show that AI-assisted evaluation significantly enhances productivity and reduces variance in research quality. Results indicate that a one standard deviation increase in AIRC is associated with an 18-25% increase in scientific productivity, mediated through improvements in review efficiency and reproducibility. This paper provides the first cross-country empirical validation of AI-augmented scientific evaluation systems and contributes to the emerging literature on AI as a structural driver of knowledge production.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,OECD諸国のパネルデータを用いて,AI強化ピアレビューシステムが科学的生産性に与える影響を実証的に検討する。 これまでの研究では、従来のピアレビューでは非効率性が強調されていたが、国家レベルでのAI統合のシステム的影響を定量化した経験的な研究はほとんどなかった。 我々は、AIレビュー能力指数(AIRC)を新たに構築し、研究の生産性、再現性、およびイノベーションのアウトプットに与える影響について検討する。 固定効果回帰と構造方程式モデリング(SEM)を用いて,AIによる評価が生産性を著しく向上し,研究品質のばらつきを低減することを示す。 その結果,AIRCの標準偏差増加は18～25%の科学的生産性向上と相関し,レビュー効率の向上と再現性の向上が関与していることが示唆された。 本稿では,AIを活用した科学評価システムのクロスカントリー実証検証を初めて実施し,知識生産の構造的要因としてのAIに関する新たな文献に貢献する。

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