公卫预防医学领域期刊PREVENTIVE MEDICINE投稿 AI使用规范与AIGC 检测规避技巧

作为公共卫生与预防医学领域Q1区权威SCI期刊，PREVENTIVE MEDICINE（ISSN：0091-7435，2025年影响因子6.8）聚焦慢性病预防、公共卫生干预、流行病学研究等核心方向，对论文的学术原创性与规范性有着极高要求，尤其在AIGC技术广泛应用的当下，要用好AI但是要确保论文的严谨性，AIGC检测的核心原理是通过分析文本的统计特征、语言模式与复杂度，判断其作者是人类还是AI生成。因此，论文内容的任何变化都可能影响检测结果。

具体影响因素如下：

一、段落结构与内容调整：对段落顺序、内容增删或重组等修改，会改变文本的结构特征，从而干扰检测系统对AI生成文本模式的识别，进而影响最终判定。

二、表述方式的微调：对AI生成文本进行同义词替换、句式重构、语序调整或风格优化等改写操作，可能降低检测系统与原始AI生成文本之间的匹配度，从而改变检测结果。

三、检测算法持续更新：随着AI写作工具不断迭代升级，AIGC检测技术也随之演进，以应对新型AI模型。若论文在不同时间点提交检测，可能因算法版本差异导致结果不一致。

四、不同检测工具存在差异：如知网、万方、维普等主流AIGC检测平台，因训练数据与算法架构不同，对同一论文的识别率和判定结果可能存在差异。

五、AI模型输出特征各异：若论文使用不同AI模型（如ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、腾讯混元、豆包、讯飞星火、通义千问、文心一言等），其输出文本的语言特征不同，部分模型可能更易被特定检测工具识别。

六、提交格式影响解析：论文以Word或PDF格式提交时，在文本解析过程中可能存在细微差异，从而间接影响AIGC检测结果。

综上所述，如果在投稿PREVENTIVE MEDICINE期刊之前，人为改写论文或人机协作撰写可有效干扰AIGC检测模型对AI生成特征的识别。同时需理性看待AIGC检测结果，它是一个动态演进的监测系统，并非绝对权威。

官网网址：http://www.journals.elsevier.com/preventive-medicine/