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lunes, 3 de agosto de 2026

Demandan a las editoriales ELSEVIER, SPRINGER NATURE, WILEY e INFORMA por cobrar APCs exorbitantes

Publicado en Retraction Watch
https://retractionwatch.com/2026/07/31/federal-lawsuit-major-publishers-article-processing-charges-false-claims-act/




Demanda federal acusa a cuatro grandes editoriales de extorsionar mediante cargos por procesamiento de artículos

Una demanda presentada al amparo de la False Claims Act de Estados Unidos acusa a cuatro grandes editoriales de haber llevado a cabo durante una década un plan para defraudar al gobierno mediante el cobro de cargos exorbitantes por procesamiento de artículos.

El caso, que dejó de estar bajo reserva judicial el 30 de julio, sostiene que Elsevier, Springer Nature, Wiley e Informa obligaron a instituciones de investigación estadounidenses a presentar reclamaciones falsas al gobierno para obtener el reembolso de cuotas por artículos de hasta diez veces el costo real de procesarlos.

Juan Pablo Alperin, profesor de la Universidad Simon Fraser y codirector del Scholarly Communications Lab, con sede en Vancouver, está representado por dos abogados que durante la última década han obtenido resultados destacados en casos relacionados con la False Claims Act (FCA). Alperin y sus abogados presentaron originalmente la demanda bajo reserva judicial en marzo de 2024. El gobierno decidió no intervenir en el caso el 23 de julio de este año, y un juez ordenó hacer pública la demanda, lo que ahora permite a Alperin continuar el litigio de manera independiente.

Según el expediente judicial, Sage también figuraba originalmente como demandada, y Stefanie Haustein, investigadora de la Universidad de Ottawa, aparecía como demandante. Ambas fueron retiradas de la demanda la semana pasada.

Las cuotas de las editoriales varían, pero los cargos por procesamiento de artículos (APC) para publicar en acceso abierto pueden oscilar entre unos cientos de dólares en revistas pequeñas y varios miles, y en algunos casos superar los 10 000 dólares por artículo. Alperin sostiene en la demanda que el costo real de procesar esos artículos se sitúa entre 200 y 1 000 dólares. El gobierno de Estados Unidos exige que los artículos derivados de investigaciones financiadas con recursos federales estén disponibles gratuitamente. La demanda alega que las editoriales responden a este mandato «extorsionando» APC y transferencias de derechos de autor a investigadores principales «desprevenidos», quienes tienen un «comprensible deseo de publicar en medios prestigiosos para avanzar en sus carreras».

Alperin afirma que conoció detalles internos sobre la fijación de precios de los APC como integrante de la Open Access Scholarly Publishing Association, incluidos «actos abiertamente ilícitos» y «conversaciones conspirativas» entre las editoriales, según señala la demanda. Esto incluía estrategias empresariales para ocultar la viabilidad de opciones gratuitas de acceso abierto, con el fin de asegurar que las instituciones estadounidenses beneficiarias de subvenciones siguieran pagando APC innecesarios, de acuerdo con la denuncia.

Alperin declaró a Retraction Watch que presentó el caso al amparo de la FCA para llamar la atención sobre el hecho de que las prácticas de fijación de precios de algunas editoriales no responden al interés público y para exigirles responsabilidad por esas prácticas. Ha realizado una amplia investigación sobre los APC, en la que ha concluido que las editoriales fijan estratégicamente sus precios, en lugar de basarlos en costos razonables de producción.

«En términos más generales, el objetivo es contribuir a crear un mercado más transparente y funcional, porque el mercado de la publicación en acceso abierto es, en muchos sentidos, profundamente disfuncional», declaró. «En parte, se busca ayudar a crear un mercado transparente y equitativo, y garantizar que la mayor cantidad posible del dinero reservado para la investigación pueda destinarse» a ese propósito.

El debate sobre los APC no es nuevo, afirmó Eugenie Reich, abogada con sede en Boston que representa a Alperin. Lo novedoso, añadió, es identificar una reclamación jurídica en la que la discusión pública se cruce con el derecho.

«Ese debate sin duda ha existido, pero, hasta donde tengo conocimiento, nunca se había alegado públicamente que esto constituya un fraude contra el gobierno», declaró. «Creo que, según la demanda, ahí es donde las editoriales se han metido en problemas: al utilizar las políticas de acceso público como un medio para aumentar los cobros, sabiendo que esos cargos recaerían sobre subvenciones gubernamentales».

La demanda sostiene que las editoriales han «manipulado el mercado» para dificultar la publicación sin pagar «precios de prestigio, precios de lujo», tanto mediante la concentración del mercado como a través de las condiciones relativas a los derechos de autor, añadió Reich.

«Por eso considero importante distinguir entre una empresa que simplemente quiere obtener ganancias de un bien de lujo y una empresa que, de manera consciente, traslada esos cargos al gobierno», afirmó en una entrevista.

Reich representó al investigador independiente Sholto David en una acción basada en la FCA contra el Dana-Farber Cancer Institute, que concluyó en diciembre de 2025 con un acuerdo por 15 millones de dólares. El instituto admitió que sus investigadores utilizaron imágenes y datos «presentados de manera engañosa o duplicados» para respaldar solicitudes de subvenciones ante los National Institutes of Health. Como denunciante en el caso, David recibió una parte del acuerdo, mientras que la mayor parte del monto regresó al gobierno federal.

Reich también formó parte del equipo que representó al denunciante en un caso de la FCA contra Biogen, empresa que aceptó pagar 900 millones de dólares para resolver acusaciones de que había pagado ilegalmente sobornos a médicos. El gobierno también decidió no intervenir en ese caso.

John R. Thomas, del despacho Hafemann, Magee & Thomas, LLC, con sede en Roanoke, Virginia, y el otro abogado que representa a Alperin, fue uno de los litigantes en un caso de la FCA contra la Universidad de Duke que terminó en un acuerdo por 112,5 millones de dólares, de los cuales casi 34 millones fueron entregados a su hermano Joseph, el denunciante del caso. Thomas ha escrito para Retraction Watch tanto sobre esta ley como sobre los aspectos que los denunciantes deberían considerar en el contexto de una reclamación basada en la FCA.

Un portavoz de Springer Nature afirmó que la editorial no podía hacer comentarios de inmediato sobre el asunto. Wiley y Elsevier declinaron hacer declaraciones. Informa no respondió.

Los abogados especializados en casos de la FCA expresaron opiniones divididas sobre la demanda. Pamela Coyle Brecht, abogada especializada en la representación de denunciantes en Filadelfia, calificó la presentación como un «caso de nicho» basado en una «teoría singular».

Sin embargo, Renée Brooker, abogada de Tycko & Zavareei LLP con sede en Washington, D. C., afirmó que el hecho de que los demandados sean editoriales de revistas puede resultar «llamativo», pero que las teorías jurídicas en las que se sustenta el caso son ampliamente conocidas y han sido probadas en el ámbito de la False Claims Act (FCA). Brooker señaló que una gran variedad de casos qui tam involucra a demandados que no presentaron directamente las supuestas reclamaciones falsas, en particular en denuncias contra la industria farmacéutica. Con frecuencia, estas empresas son acusadas de infringir la FCA, mientras que una farmacia o el consultorio de un médico presentaron las reclamaciones falsas sin saberlo.

El caso constituye un ejemplo destacado de cómo las partes que no presentan directamente reclamaciones falsas al gobierno pueden, aun así, enfrentar responsabilidad jurídica, afirmó Eva Gunasekera, abogada especializada en la representación de denunciantes en Tycko & Zavareei y exasesora principal del Departamento de Justicia para casos de fraude sanitario.

«Es un excelente recordatorio de la amplitud del alcance de la False Claims Act», afirmó.

Por ley, los casos de la FCA se presentan bajo reserva judicial para proteger a los denunciantes y conceder al gobierno tiempo suficiente para investigar las acusaciones y decidir si desea intervenir. Brooker añadió que no resulta sorprendente que el gobierno haya decidido no intervenir en este caso.

«Eso no dice absolutamente nada sobre el fondo del caso», afirmó. «Durante los últimos 15 años, los abogados que representan a los denunciantes han tenido cada vez más éxito al ayudar al Departamento de Justicia a litigar casos qui tam en los que este decidió no intervenir, porque el Departamento de Justicia no puede encargarse de todo».

La Fiscalía Federal para el Distrito de Massachusetts declinó hacer comentarios. El Departamento de Justicia no respondió a una solicitud de declaraciones.

En febrero, un juez federal desestimó una demanda en la que se alegaba que seis grandes editoriales habían infringido la legislación antimonopolio al coludirse para «fijar en 0 dólares el precio de los servicios de revisión por pares». La demanda, presentada por Lucina Uddin, neurocientífica de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), incluía también como demandadas a Elsevier, Springer Nature y Wiley, además de Sage, Taylor & Francis y Wolters Kluwer.


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Federal lawsuit accuses four major publishers of extorting article processing charges

A lawsuit filed under the U.S. False Claims Act accuses four major publishers of perpetrating a decade-long scheme to defraud the government by charging exorbitant article processing charges.  

The case, which became unsealed July 30, claims Elsevier, Springer Nature, Wiley and Informa forced U.S. research institutions to submit false claims to the government for reimbursement through article fees up to 10 times the cost of processing the articles.

Juan Pablo Alperin, a professor at Simon Fraser University and codirector of the Scholarly Communications Lab based in Vancouver, is represented by two attorneys who have had blockbuster success in FCA cases over the past decade. He and his attorneys originally filed the case under seal in March 2024. The government declined to intervene in the case on July 23 of this year, and a judge ordered the complaint unsealed, which now allows Alperin to pursue the case independently.

Sage was also originally listed as a defendant in the case, according to the court docket, and University of Ottawa researcher Stefanie Haustein was a plaintiff. Both were dropped from the suit last week.

Publishers’ fees vary, but APCs for open access can range from hundreds of dollars for small journals up to thousands, with some topping $10,000 per paper. The real costs  of processing such articles are between $200 and $1,000, Alperin claims in the complaint. The U.S. government requires papers based on federally funded research be freely available. The lawsuit alleges the publishers address this mandate by “extorting” APCs and copyright transfers from “unknowing” PIs who have an “understandable desire to publish in prestigious venues to advance in their careers.”

Alperin alleges he learned insider details about APC pricing as a member of the Open Access Scholarly Publishing Association, including “outright unlawful conduct” and “conspiratorial discussions” among the publishers, the complaint states. This included strategies by the companies to shield the viability of free open access options to ensure U.S. grantee institutions continued paying unnecessary APCs, according to his complaint.

Alperin told Retraction Watch he brought the FCA case to spotlight how pricing practices by some publishers are not in the public interest and to hold them accountable for those practices. He has conducted extensive research on APCs, which has found publishers use APC pricing strategically, rather than based on reasonable production expenses.

“More broadly, the goal is to help to create a more transparent and functioning market, because the market of open access publishing is one that is in many ways very dysfunctional,” he told us. “In part, the goal is helping to create a market that is transparent, equitable, and that ensures as much of the money that’s been set aside for research can go towards” that intent.  

Debate about APCs is not new, said Eugenie Reich, a Boston-based attorney who is representing Alperin. What is new is identifying a legal claim where the public discussion intersects with the law, she said.

“That discussion has definitely existed, but it’s never, as far as I’m aware, been publicly alleged that this is fraud on the government,” she told us. “I think that’s where publishers have gotten themselves into trouble per the complaint, by using public access policies as a way of increasing charges, knowing that the charges would hit government grants.”

The complaint alleges the publishers have “fixed the market” to make it difficult to publish without paying “prestige prices, luxury prices,” both through market concentration and through copyright terms, Reich added.

“That’s why I think it is important to distinguish between a business that just wants to make money from a luxury good and a business that is knowingly passing such charges through to the government,” she said in an interview.  

Reich represented sleuth Sholto David in an FCA action against Dana-Farber Cancer Institute, which settled the case in December 2025 for $15 million. The institute admitted researchers used “misrepresented and/or duplicated” images and data in support of grant applications to the National Institutes of Health. As the relator in the case, David received a portion of the settlement, with the bulk of the amount going back to the federal government.

Reich was also part of the team representing the whistleblower in an FCA case against Biogen, which agreed to pay $900 million to resolve claims the company unlawfully paid kickbacks to physicians. The government also declined to intervene in that case.

John R. Thomas of Hafemann, Magee & Thomas, LLC, in Roanoke, Virginia, the other lawyer representing Alperin, was one of the attorneys in an FCA case against Duke University that resulted in a $112.5 million settlement, nearly $34 million of which went to his brother Joseph, the whistleblower in the case. He has written for Retraction Watch about the act as well as about what whistleblowers should consider in the context of an FCA claim.

A Springer Nature spokesperson said the publisher could not immediately comment on the matter. Wiley and Elsevier declined to comment. Informa did not respond.

FCA attorneys had mixed views of the complaint. Pamela Coyle Brecht, a whistleblower attorney in Philadelphia, called the filing a “niche case” with a “unique theory.”

However, Renée Brooker, a Washington, D.C.-based attorney with Tycko & Zavareei LLP, said the fact the defendants are journal publishers may be “eye-grabbing,” but the legal theories underpinning the case are tried and true in the FCA realm.. A wide swath of qui tam cases involve defendants that did not directly submit the alleged false claims, Brooker said, particularly complaints against the pharmaceutical industry. Such companies are frequently accused of FCA violations, while a pharmacy or doctor’s office unknowingly filed the false claims.

The case is a prime example of parties that don’t directly submit false claims to the government still facing liability, said Eva Gunasekera, a whistleblower attorney at Tycko & Zavareei and former senior counsel for healthcare fraud at the DOJ.

“It’s a great reminder of how broad in scope the False Claims Act is,” she said.

By law, FCA cases are filed under seal to protect whistleblowers and to give the government time to investigate the claims and decide if it wishes to intervene. That the government did not intervene in this case is not surprising, Brooker added.

“It says nothing at all about the merits of the case,” she said. “Over the last 15 years, the relator’s bar [has been] more and more successful with helping the DOJ to litigate declined qui tam cases because DOJ cannot do it all.”

The U.S. Attorney for the District of Massachusetts declined to comment. The DOJ did not respond to a message for comment.

In February, a federal judge dismissed a lawsuit that alleged six major publishers violated antitrust law by colluding to “fix the price of peer review services at $0.”  Filed by UCLA neuroscientist Lucina Uddin, the case also included Elsevier, Springer Nature and Wiley as defendants, as well as Sage, Taylor & Francis and Wolters Kluwer.

lunes, 20 de julio de 2026

La IA en la revisión por pares: el elefante en la sala editorial

Publicado en Evidence-Based Dentistry (Evid Based Dent) 
https://www.nature.com/articles/s41432-026-01227-x





La IA en la revisión por pares: el elefante en la sala editorial

Giusy Rita Maria La Rosa y Mona Nasser
Evidence-Based Dentistry, volumen 27, pp. 23–24 (2026)

Más de la mitad de los investigadores utilizan actualmente inteligencia artificial (IA) al realizar revisiones por pares de manuscritos. Esto no es una proyección futura: es el estado actual de la publicación científica.

Una encuesta mundial realizada por Frontiers a más de 1.600 académicos de 111 países encontró que el 53 % de los revisores por pares han utilizado herramientas de IA en su trabajo, y casi una cuarta parte informó haber incrementado su uso durante el último año. Asimismo, un análisis computacional de informes de revisión enviados a importantes conferencias sobre IA estimó que entre el 6,5 % y el 16,9 % de las revisiones contenían texto modificado sustancialmente por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Entre quienes utilizan IA en la revisión por pares, el 59 % la emplea para ayudar a redactar el propio informe de revisión.

El elefante no está acercándose a la sala. Ya está dentro.

Lo que dicen las editoriales

Varios grandes grupos editoriales han publicado políticas formales sobre el uso de IA generativa en la revisión por pares; la siguiente lista no es exhaustiva. Sus posiciones comparten un principio común: los revisores no deben cargar manuscritos inéditos en plataformas públicas de LLM debido a cuestiones de confidencialidad y propiedad intelectual.

Las diferencias se encuentran en el alcance y los matices de cada política:

  • Elsevier prohíbe cualquier participación de IA generativa en el proceso de revisión, incluida la redacción del informe.

  • Springer Nature exige revelar si la IA ha apoyado la revisión de cualquier forma.

  • Wiley permite utilizar IA para la corrección lingüística de los comentarios de los revisores, pero prohíbe cargar manuscritos y exige divulgación.

  • Taylor & Francis establece explícitamente que los revisores no deben utilizar IA para generar informes de revisión.

  • SAGE distingue entre IA asistencial (herramientas que mejoran la redacción propia) e IA generativa, eximiendo a la primera de los requisitos de divulgación.

Estas políticas representan un esfuerzo genuino por establecer estándares. Sin embargo, comparten una limitación estructural: ninguna especifica cómo se verificará el cumplimiento, qué constituye una infracción detectable ni cuáles son las consecuencias del incumplimiento.

La declaración existe. La gobernanza no.

La brecha entre la política y la práctica

La distancia entre lo que prohíben las editoriales y lo que hacen los revisores no es simplemente una cuestión de incumplimiento individual.

Las discusiones informales dentro de las comunidades editoriales sugieren cada vez más que algunos editores podrían rechazar informes de revisión —e incluso manuscritos— basándose en sospechas de uso de IA, a pesar de la ausencia de estándares probatorios sólidos o herramientas fiables de detección.

Se trata de un problema sistémico y, sobre todo, de un problema de detección aún sin resolver.

Actualmente no existe ningún software capaz de identificar de forma fiable textos generados o modificados por IA. Las herramientas de detección producen elevadas tasas de falsos positivos y falsos negativos, y cuanto más sofisticado es el uso de la IA, menos detectable resulta.

Por lo tanto, un sistema de cumplimiento basado en la premisa de que las infracciones pueden detectarse no constituye una verdadera salvaguarda.

La falta de claridad puede incluso facilitar un tratamiento inconsistente y potencialmente discriminatorio hacia determinados revisores y autores.

Por otra parte, aunque no existan herramientas plenamente fiables, ciertos patrones característicos de los textos generados por IA siguen siendo reconocibles, lo que sugiere que su utilización a menudo no se declara.

En una evaluación informal realizada entre revisores del Journal of Food Science, más del 95 % afirmó no haber utilizado herramientas de IA, mientras que quienes sí lo hicieron declararon haberlas empleado únicamente para mejorar la gramática de sus comentarios.

Si se comparan estos resultados con la evidencia lingüística reportada por Liang y colaboradores y con los datos de la encuesta de Frontiers, la discrepancia no puede explicarse únicamente por diferencias metodológicas o de muestreo.

Aunque algunos de los hallazgos podrían incluir falsos positivos, las divergencias observadas sugieren una probable subdeclaración impulsada por una reticencia estructural a reconocer el uso de estas herramientas.

Los revisores pueden evitar informar sobre el uso de IA porque consideran que dicha divulgación tiene un costo reputacional y aún no está normativamente aceptada.

En ausencia de un marco claro y no punitivo para reconocer su uso, el silencio se convierte en la respuesta más racional.

Esto genera la paradoja de la transparencia de la IA en la revisión por pares: cuanto más estricta es la prohibición, mayor es el incentivo para ocultar su utilización.

Confiar únicamente en declaraciones voluntarias sin modificar el contexto normativo no reduce el uso no declarado de IA; simplemente lo vuelve invisible.

Lo que realmente se necesita

Una política más restrictiva no es la respuesta.

Más aún, podría cerrar oportunidades que una integración responsable de la IA realmente ofrece.

Las limitaciones de los LLM en la revisión por pares ya están bien documentadas. Su rendimiento disminuye precisamente en los ámbitos donde el juicio experto es más importante:

  • Evaluación de la originalidad.

  • Valoración del rigor metodológico.

  • Interpretación de hallazgos específicos de una disciplina.

En las ciencias clínicas y de la salud, se ha demostrado que los LLM interpretan incorrectamente el tono cauteloso característico de la literatura médica, confundiendo una prudente reserva epistemológica con debilidad científica.

Los LLM no sustituirán la revisión humana por pares.

El verdadero riesgo es que las prohibiciones impidan desarrollar las estructuras necesarias para hacer que el uso de IA sea seguro, transparente y responsable.

Además, la ausencia de un marco no punitivo para reconocer el uso de LLM limita nuestra comprensión de por qué los investigadores recurren a estas herramientas.

Su utilización no necesariamente refleja mala conducta o falta de competencia; también puede ser una respuesta a las crecientes presiones estructurales de la academia, donde se exige a los investigadores asumir más funciones y producir más resultados con menos recursos y menos tiempo.

Un cambio de paradigma

Lo que se necesita es pasar de la prohibición al reconocimiento regulado.

Esto requiere actuar en cuatro niveles.

1. Nivel normativo

Las exigencias de divulgación seguirán siendo inaplicables mientras reconocer el uso de IA se perciba como una admisión de mala conducta.

Los editores deben reformular activamente esta percepción.

Una asistencia limitada y transparente mediante IA no constituye una violación de la integridad del revisor; es una práctica que puede reconocerse, documentarse y delimitarse.

El cambio normativo debe preceder a los requisitos formales. De lo contrario, las políticas de divulgación reproducirán exactamente la brecha que pretenden cerrar.

2. Nivel infraestructural

Las editoriales deberían desarrollar entornos internos y seguros de IA para los revisores.

Se trataría de plataformas cerradas que permitieran tareas asistidas por IA —como corrección lingüística y apoyo a la estructuración de comentarios— manteniendo protegidos los contenidos de los manuscritos.

Frontiers ya ha experimentado con este modelo mediante una plataforma basada en GPT operando en un entorno cerrado con capacidad de auditoría.

Este enfoque transforma un problema de uso imposible de verificar en un sistema de asistencia verificable y acotado.

3. Nivel educativo

Actualmente la orientación sobre IA para revisores está prácticamente ausente en las prácticas editoriales.

Las invitaciones para revisar deberían incluir recomendaciones prácticas:

  • Qué herramientas son apropiadas.

  • Para qué tareas pueden utilizarse.

  • Cómo debe documentarse su uso.

Los módulos de formación en línea y las listas de verificación elaboradas por editores proporcionarían a los revisores el marco que actualmente les falta, reduciendo tanto el uso inapropiado como el ocultamiento innecesario.

Esto es especialmente importante en las revistas clínicas basadas en evidencia, donde los revisores deben:

  • Evaluar críticamente el diseño de los estudios.

  • Analizar el riesgo de sesgo.

  • Valorar la relevancia clínica de los resultados.

  • Interpretar hallazgos estadísticos.

Precisamente estas son las tareas en las que los LLM muestran su peor desempeño y donde una participación no detectada de la IA supone mayores riesgos para la práctica clínica.

4. Nivel colectivo

Ninguna revista ni editorial puede resolver este problema por sí sola.

Los editores de distintas disciplinas y casas editoriales deberían colaborar para desarrollar directrices compartidas y basadas en evidencia sobre el uso de IA en la revisión por pares, así como mecanismos para supervisar su aplicación.

Un observatorio coordinado que rastree la evolución del uso de IA en distintos campos y evalúe la adopción real de las prácticas de divulgación proporcionaría la base empírica que actualmente falta en la formulación de políticas.

Esta conversación debe producirse entre los consejos editoriales, no únicamente dentro de ellos.

Políticas dinámicas para un futuro cambiante

Las políticas y los marcos de divulgación deben seguir siendo dinámicos y adaptables.

La academia probablemente experimentará un cambio generacional en el que los futuros investigadores habrán integrado los LLM en gran parte de su formación y desarrollo profesional.

En este sentido, los LLM podrían convertirse progresivamente en un paradigma que transforme profundamente la manera en que la información se adquiere, procesa, sintetiza y comunica dentro de la práctica científica.

Una cuestión de integridad

El sistema de revisión por pares está sometido a una presión real.

  • El volumen de manuscritos aumenta.

  • La disponibilidad de revisores disminuye.

  • La presión por completar revisiones rápidamente es considerable.

Las herramientas de IA están llenando ese vacío, de forma medible y, en gran medida, sin reconocimiento explícito.

En las revistas clínicas basadas en evidencia, las consecuencias son especialmente importantes.

Una revisión por pares de una revisión sistemática que haya sido parcial o totalmente delegada a una herramienta de IA puede no detectar:

  • Deficiencias metodológicas.

  • Problemas de cegamiento.

  • Resultados clínicamente irrelevantes.

  • Comparaciones estadísticas inapropiadas.

El efecto posterior no es simplemente un artículo más débil.

Es una orientación científica que llega a profesionales sanitarios y, en última instancia, a los pacientes.

Pretender que esto no ocurre no protege la integridad de la revisión por pares.

La erosiona, porque mantiene la ficción del cumplimiento normativo frente a una realidad de prácticas invisibles y no reguladas.

La obligación de editores y editoriales no es imponer prohibiciones más severas, sino construir las condiciones que permitan un uso de la IA honesto, informado y responsable.

El elefante ya está en la sala. Ha llegado el momento de nombrarlo, comprenderlo y gobernarlo.



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  • Editorial Published: 04 June 2026

AI in peer review: the elephant in the editorial room

volume  27, pages 23–24 (2026) Cite this article

More than half of researchers now use artificial intelligence (AI) while peer reviewing manuscripts. This is not a projection: it is the current state of scientific publishing. A global survey of over 1600 academics conducted by Frontiers across 111 countries found that 53% of peer reviewers have used AI tools in their work, with nearly one quarter reporting increased use over the past year1. Computational analysis of peer review reports submitted to major AI conferences estimated that between 6.5% and 16.9% of reviews contained text substantially modified by large language models (LLMs)2. Among those who use artificial intelligence in peer review, 59% do so to help write the report itself1. The elephant is not approaching the room. It is already inside.

What publishers say

Several major publishing groups have issued formal policies on the use of generative AI in peer review, and the list below is not exhaustive. Their positions share a common core: reviewers must not upload unpublished manuscripts to public LLM platforms, on grounds of confidentiality and intellectual property. The differences lie in scope and nuance. Elsevier prohibits any generative AI involvement in the review process, including in the report itself3. Springer Nature requires disclosure if AI has supported the review in any way4. Wiley permits AI for language editing of reviewer feedback but prohibits manuscript uploading and mandates disclosure5. Taylor & Francis explicitly states that reviewers must not use AI to generate review reports6. SAGE distinguishes between assistive AI, meaning tools that improve one’s own prose, and generative AI, exempting the former from disclosure requirements7.

These policies represent a genuine effort at standard-setting. Yet they share a structural limitation: none specifies how compliance will be verified, what constitutes a detectable violation, or what consequences follow from non-adherence. The statement exists. The governance does not.

The gap between policy and practice

The distance between what publishers prohibit and what reviewers do is not only a matter of individual non-compliance. Informal discussions within editorial communities increasingly suggest that some editors may reject reviewer reports, and in some cases manuscripts based on suspicions of AI involvement, despite the absence of robust evidentiary standards or reliable detection tools. It is a systemic and, critically, an unresolved detection problem. No currently available software can reliably identify AI-generated or AI-modified text. Detection tools produce high rates of false positives and false negatives, and the more sophisticated the use of AI, the less detectable it becomes8. A compliance system built on the assumption that violations can be caught is therefore not a safeguard. The lack of clarity may inadvertently enable inconsistent and potentially discriminatory treatment of certain reviewers and authors.

On the other hand, even if no fully reliable tools are available, some recurrent AI-generated patterns are still identifiable, suggesting that the use of these tools is often not disclosed. In an informal assessment of peer reviewers at the Journal of Food Science, the vast majority (over 95%) declared they had not used AI tools, while those who did reported using it only to polish the grammar of their own comments9. Set against the linguistic evidence reported by Liang et al.2 and the data from the Frontiers survey1, this discrepancy cannot be explained by sampling differences alone. Although some of the findings identified by Liang et al. may represent false positives, the discrepancies across different surveys still suggest probable underreporting driven by a structural reluctance to disclose such use. Reviewers may avoid reporting AI use during the peer review process because disclosure is perceived as reputationally costly and not yet normatively sanctioned. In the absence of a clear and non-judgmental framework for acknowledgment, silence becomes the most rational response.

This produces the transparency paradox of AI in peer review: the stricter the prohibition, the stronger the incentive to conceal - and relying on voluntary declaration without shifting the normative context does not reduce undisclosed AI use. It simply makes it invisible.

What is actually needed

A more restrictive policy is not the answer. More importantly, it would risk foreclosing opportunities that responsible AI integration genuinely offers. The limitations of LLMs in peer review are already well-documented: their performance degrades in precisely the domains where expert judgment matters most, including assessing novelty, evaluating methodological rigor, and interpreting domain-specific findings8. In clinical and health sciences, LLMs have been shown to misread the characteristically cautious tone of medical writing, conflating appropriate epistemic restraint with scientific weakness10. LLMs will not replace human peer review. The real risk is that prohibition prevents us from building the structures needed to make AI use safe, transparent, and accountable. Furthermore, the absence of a non-judgmental framework for acknowledging LLM use limits our understanding of the reasons why researchers rely on these tools. Their use may not necessarily reflect misconduct or lack of competence, but could also represent a response to increasing structural pressures within academia, where researchers are expected to manage expanding roles and productivity demands with progressively fewer resources and less time available.

What is needed is a shift in paradigm: from prohibition to governed acknowledgment. This requires action at four levels.

The first is normative. Disclosure requirements will remain unenforceable as long as disclosing AI use is perceived as an admission of misconduct. Editors must actively reframe this: limited, transparent AI assistance is not a violation of reviewer integrity, but a practice that can be acknowledged, documented, and bounded. Normative change must precede formal requirements; otherwise, disclosure policies will reproduce the same gap they are meant to close.

The second is infrastructural. Publishers should develop secure, in-house AI environments for reviewers, closed platforms that permit AI-assisted tasks such as language editing and structured feedback support while keeping manuscript content protected. Frontiers has already piloted this model, operating a GPT-based platform in a closed environment with audit capacity11. This approach transforms the problem of unverifiable use into a system of verifiable, bounded assistance.

The third is educational. Reviewer guidance on AI is largely absent from current editorial practice. Review invitations should be accompanied by practical recommendations: which tools are appropriate, for which tasks, and how use should be documented. Online training modules and editor-curated checklists would give reviewers the framework they currently lack, reducing both uninformed misuse and unnecessary concealment. This is especially critical in evidence-based clinical journals, where reviewers are expected to critically appraise study design, assess risk of bias, evaluate the clinical relevance of outcomes, and interpret statistical findings. These are precisely the tasks where LLMs perform most poorly and where undetected AI involvement carries the greatest risk for clinical practice.

The fourth is collective. No single journal or publisher can resolve this alone. Editors across disciplines and publishing houses should work together to develop shared, evidence-based guidelines for AI use in peer review, and to establish mechanisms for ongoing monitoring of their implementation. A coordinated observatory effort, tracking how AI use evolves across fields and evaluating the real-world uptake of disclosure practices, would provide the empirical foundation that current policy-making lacks. The conversation needs to happen across editorial boards, not within them.

Policies and disclosure frameworks should remain dynamic and adaptable. Academia is likely to face a generational shift in which future researchers will have integrated LLMs into much of their academic training and professional development. In this sense, LLMs may progressively become a paradigm that fundamentally reshapes how information is acquired, processed, synthesized, and communicated within scientific practice.

A question of integrity

The peer review system is under genuine strain. Submission volumes are rising, reviewer availability is declining, and the pressure to complete reviews quickly is substantial. AI tools are filling this gap, measurably and largely without acknowledgment. In evidence-based clinical journals, the stakes are particularly high. A peer review of a systematic review that has been partially or wholly delegated to an AI tool may fail to identify methodological flaws, inadequate blinding, clinically irrelevant outcomes, or inappropriate statistical comparisons. The downstream effect is not simply a weaker paper. It is guidance that reaches practitioners and, ultimately, patients. Pretending otherwise does not protect the integrity of peer review. It erodes it, by sustaining a fiction of compliance over a reality of unregulated and invisible practice. The obligation of editors and publishers is not to issue stronger prohibitions, but to build the conditions under which honest, informed, and accountable AI use becomes possible. The elephant is in the room. It is time to name it, understand it, and govern it.

References

Download references

Author informationAuthors and Affiliations
  • Department of Clinical and Experimental Medicine, University of Catania, Catania, Italy
    Giusy Rita Maria La Rosa

  • Evidence-Based Dentistry, Plymouth, UK; Peninsula Dental School, University of Plymouth, Plymouth, UK
    Mona Nasser

Corresponding author

Correspondence to Giusy Rita Maria La Rosa.


¿Podemos evitar que la IA inunde las revistas científicas? El problema no es la IA sino el "Publish or Perish"

Publicado c&en. Chemical & Engineering News https://cen.acs.org/policy/publishing/ai-fraud-science-journal-generative-ai/104/web/202...