<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>سازمان کتابخانه‌ها، موزه‌ها و مرکز اسناد آستان قدس رضوی</PublisherName>
				<JournalTitle>کتابداری و اطلاع‌رسانی</JournalTitle>
				<Issn>1680-9637</Issn>
				<Volume>28</Volume>
				<Issue>3</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2026</Year>
					<Month>02</Month>
					<Day>20</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>The Challenges and Ethical Conflicts of Using Artificial Intelligence in Scientific Research: A Co-Word Analysis</ArticleTitle>
<VernacularTitle>چالش‌ها و تعارضات اخلاقی به‌ کارگیری هوش مصنوعی در نگارش علمی: یک تحلیل هم‌واژگانی</VernacularTitle>
			<FirstPage>5</FirstPage>
			<LastPage>34</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">237576</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.30481/lis.2025.556316.2307</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>حمید</FirstName>
					<LastName>احمدی</LastName>
<Affiliation>استادیار گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0009-0002-5480-3020</Identifier>

</Author>
<Author>
					<FirstName>محمد جواد</FirstName>
					<LastName>جمشیدی</LastName>
<Affiliation>استادیار گروه سیستم‌های نوین کامپیوتری‌، دانشکده علوم و فناوری‌‌های راهبردی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0000-0003-1942-499X</Identifier>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2025</Year>
					<Month>10</Month>
					<Day>30</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>&lt;strong&gt;Objective:&lt;/strong&gt; This research identifies and analyzes ethical challenges such as transparency, accountability, and originality in using AI for scientific writing. It investigates the root cause: the gap between advancing technology and existing ethical frameworks. To address this, the study proposes a practical framework for transparent AI citation and develops a guide to empower researchers and publishers in responsibly using AI.&lt;br&gt;&lt;strong&gt;Methodology:&lt;/strong&gt; The present study is an applied research project in terms of its purpose and was conducted using a synonym analysis approach. The statistical population comprises 45 documents from journals indexed in a reputable scientific database, published between 2000 and 2024. To extract keywords from documents and cluster data after preparation and necessary preprocessing, &quot;VOSviewer&quot; text mining software was used, and the technique and method of word co-occurrence analysis were used to analyze the data.&lt;br&gt;&lt;strong&gt;Findings:&lt;/strong&gt; The findings indicate that 2851 words or concepts were extracted with different frequencies from the documents under study. Among them, the concepts of &quot;ChatGPT, author, article, tools, manuscript, content, plagiarism, researcher, artificial intelligence tool, research, guide, policy, referee, text, scientific writing&quot; have the highest frequency, ranging from 240 to 50 cases. Additionally, the clustering of concepts related to challenges and conflicts of using artificial intelligence is divided into nine independent clusters with the least similarity and two semi-independent clusters. These clusters include: Ethics and scientific integrity in the age of artificial intelligence, artificial intelligence as an assistant in the process of scientific writing and research, accountability and transparency frameworks in human-AI collaboration for research, systematic response of publishers and scientific databases to artificial intelligence: from policy statements to implementation, redefining authorship and originality in the age of human-AI collaboration, application of artificial intelligence in writing, evaluating and publishing scientific articles, policy-making and ethical use of artificial intelligence in higher education.&lt;br&gt;&lt;strong&gt;Conclusion:&lt;/strong&gt; Based on the findings presented in this research, the integration of Artificial Intelligence into scientific writing is deemed acceptable and potentially beneficial, but only under a strict framework of ethical standards designed to safeguard academic integrity. The core principle is that AI must serve strictly as a supplementary tool to support, not replace, human intellectual effort and authorship. Consequently, attributing formal authorship or co-authorship to an AI system is explicitly prohibited due to its lack of legal responsibility and authentic creative agency. However, the use of AI in developing a work deserves transparent recognition. Authors are obligated to disclose the nature and extent of AI assistance, enabling readers to properly evaluate the manuscript. To ensure responsibility, mandatory human oversight is non-negotiable. Authors must substantially rewrite, critically verify, and take full intellectual ownership of all AI-generated content to correct potential inaccuracies, biases, and to avoid plagiarism. The ethical use of AI therefore hinges on transparency, rigorous verification, and the substantive human contribution that defines true authorship. To institutionalize these principles, the study calls for proactive policy development by educational institutions, research bodies, and publishers. Effective policies must establish clear guidelines on AI&#039;s supplementary role, mandate disclosure processes, and implement mechanisms to assess the reliability and validity of AI tools themselves. Crucially, these policies must be dynamic, subject to continuous review and updating to keep pace with rapid advancements in AI capabilities and their evolving applications in science. Ultimately, this research provides a practical guide for researchers, students, and publishers, outlining how to harness AI&#039;s potential while rigorously upholding the foundational values of accuracy, originality, and accountability in scientific research.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">&lt;strong&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;هدف:&lt;/span&gt;&lt;/strong&gt; &lt;span lang=&quot;AR-SA&quot;&gt;هدف این پژوهش، شناسایی و تحلیل چالش‌های اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در نگارش علمی، از جمله: شفافیت، مسئولیت‌پذیری و اصالت است. در ادامه، علل این چالش‌ها در شکاف بین توسعه فناوری و چارچوب‌های اخلاقی بررسی می‌شود. بر این اساس، چارچوبی عملی برای شفافیت و استناددهی به کاربرد هوش مصنوعی ارائه می‌گردد. در نهایت، راهنمای کاربردی برای توانمندسازی پژوهشگران و ناشران در استفاده مسئولانه از این فناوری تدوین می‌شود&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;.&lt;/span&gt;&lt;br&gt;&lt;strong&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;روش‌شناسی:&lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt; این پژوهش از نوع کاربردی است که با رویکرد علم‌سنجی و روش تحلیل هم‌واژگانی انجام شده است. داده‌های مورد مطالعه شامل متن کامل ۴۵ مقاله نمایه‌شده در پایگاه‌های معتبر بین‌المللی است که با استفاده از فنون متن‌کاوی در نرم‌افزار&lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;ووس‌ویور&lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;تجزیه و تحلیل شد. در این تحلیل، مهمترین و پربسامدترین مفاهیم و خوشه‌های موضوعی مرتبط با چالش‌های اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در نگارش علمی استخراج و مورد بررسی قرار گرفت&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;.&lt;/span&gt;&lt;br&gt;&lt;strong&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;یافته­‌ها:&lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt; یافته‌ها حاکی از استخراج 2851 واژه یا مفهوم با فراوانی‌های مختلف از مدارک مورد بررسی است. در این میان مفاهیم «&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;چت جی‌پی‌تی،&lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt; نویسنده، مقاله، ابزارها، نسخه دست­‌نوشته، محتوا، سرقت ادبی، محقق، ابزار هوش مصنوعی، پژوهش، راهنما، سیاست، داور، متن و نگارش علمی» دارای بیشترین فراوانی یا بسامد از 240 تا 50 مورد است. همچنین، خوشه‌بندی مفاهیم چالش­‌ها و تعارضات استفاده از هوش مصنوعی در 9 خوشه مستقل و با کمتر شباهت و 2 خوشه نیمه‌مستقل قرار می‌گیرند. این خوشه­‌ها به ترتیب شامل: &lt;/span&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;اخلاق و یکپارچگی علمی در عصر هوش مصنوعی، هوش مصنوعی به عنوان دستیار در فرآیند نگارش و پژوهش علمی، چارچوب‌های مسئولیت‌پذیری و شفافیت در همکاری انسان و هوش مصنوعی برای پژوهش، واکنش نظام‌مند ناشران و پایگاه‌های علمی به هوش مصنوعی: از اعلامیه‌های سیاستی تا اجرا، بازتعریف نویسندگی و اصالت در عصر همکاری انسان و هوش مصنوعی،&lt;/span&gt; &lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;کاربرد هوش مصنوعی در نگارش، ارزیابی و انتشار مقالات علمی، سیاستگذاری و استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی در آموزش عالی است.&lt;/span&gt;&lt;br&gt;&lt;strong&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;نتیجه‌گیری: &lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot;&gt;نتیجه‌گیری پژوهش نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی در نگارش علمی با رعایت ملاحظات اخلاقی قابل پذیرش است. اگرچه هوش مصنوعی نباید به عنوان نویسنده شناخته شود، اما نقش آن در توسعه اثر نیازمند شفافیت و ارزیابی مستند است. نویسندگان موظفند محتوای تولید ‌شده را بازنویسی اساسی کرده و منابع را به ‌درستی استناد دهند. نظارت تخصصی انسانی برای پیشگیری از خطا و سوگیری ضروری است. این پژوهش راهنمایی‌های عملی برای به ‌کارگیری مسئولانه هوش مصنوعی در اختیار جامعه علمی قرار می‌دهد. &lt;/span&gt;</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">هوش مصنوعی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">اخلاق پژوهش</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تحلیل هم‌واژگانی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">بیانیه‌های ناشران</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">نگارش علمی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">اصالت علمی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">چالش­‌های اخلاقی پژوهش</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://lis.aqr-libjournal.ir/article_237576_d8957ab132e6658d1f3b4132f70d0776.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
