Position statement on the use of AI in scientific writing and publishing

Abstract

Large language models (LLMs) are rapidly reshaping scientific writing, reviewing, and publishing. Journals must respond in ways that safeguard trust while acknowledging the new realities resulting from these Artificial Intelligence-based technologies. This contribution details the position developed by the editors of Madagascar Conservation & Development on the use of LLMs in scholarly work and for publication in the journal. These tools can support authors by enhancing clarity, reducing language barriers, and structural inequities in global science, but recent editorial experience shows that the use of LLMs can generate errors and fabricated references, and formulate false claims that may escape traditional peer review. In volunteer-run journals, such failures impose substantial burdens on editors and reviewers. Our position is simple: LLMs may be used to support and enable authors but their results must never be trusted blindly. Authors remain fully responsible for ensuring the accuracy, originality, and validity of all content, regardless of the tools employed, and any use of LLMs must be disclosed transparently. Protecting scientific integrity remains a shared responsibility.

Les grands modèles de langage, ou large language models (LLM), transforment rapidement l’écriture scientifique, l’évaluation par les pairs et les processus de publication. Les revues doivent y répondre de manière à préserver la confiance, tout en reconnaissant les nouvelles réalités induites par ces technologies fondées sur l’intelligence artificielle (IA). Cette contribution présente la position élaborée par les rédacteurs de Madagascar Conservation & Development concernant l’utilisation des LLM dans les travaux scientifiques et pour toute contribution soumise à la revue. L’IA peut aider les auteurs en améliorant la clarté des textes, en réduisant les barrières linguistiques et certaines inégalités structurelles au sein de la science mondiale. Cependant, notre expérience éditoriale récente montre que l’utilisation des LLM peut générer des erreurs, produire des références inexistantes et formuler des affirmations erronées susceptibles d’échapper à l’évaluation par les pairs traditionnelle. Dans les revues reposant exclusivement sur le bénévolat, de telles défaillances se traduisent par une surcharge substantielle de travail pour les rédacteurs et les évaluateurs. Notre position est simple : les LLM peuvent être utilisés pour aider et accompagner les auteurs, mais leurs résultats ne doivent jamais être acceptés sans vérification. Les auteurs demeurent en-tièrement responsables de l’exactitude, de l’originalité et de la validité de l’ensemble du contenu, quels que soient les outils employés, et toute utilisation de LLM doit être déclarée de manière transparente. La préservation de l’intégrité scientifique reste une responsabilité partagée.