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Science of Nursing
and Health Practices

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Science infirmière
et pratiques en santé

# ÉDITORIAL | EDITORIAL

## L'intelligence artificielle et l'édition scientifique : entre promesse et responsabilité

## Artificial Intelligence and Scientific Publishing: Between Promise and Responsibility

**Maria Cecilia Gallani** https://orcid.org/0000-0002-3418-9134 Faculté des sciences infirmières, Université Laval, Centre de recherche de l'Institut de cardiologie et de pneumologie de Québec - Université Laval, Québec, Canada

**Correspondance | Correspondence:**

Maria Cecilia Gallani

maria-cecilia.gallani@fsi.ulaval.ca

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# ÉDITORIAL

Je souhaite d'abord la bienvenue à José Côté, ma chère collègue qui est de retour à la direction éditoriale de cette revue. C'est avec grand plaisir que, depuis l'automne 2025, nous exerçons désormais ensemble la fonction de corédactrices en chef, dans un contexte où la revue est dorénavant portée conjointement par l'Université Laval et l'Université de Montréal. À l'occasion de son retour, j'aimerais revenir sur un éditorial, publié en 2018, dans lequel elle proposait une réflexion sur les soins infirmiers à l'ère de l'intelligence artificielle (IA) (Côté, 2018). Elle soulevait une question qui demeure d'une grande actualité : « Comment des machines capables de simuler ou d'imiter l'intelligence humaine viendront-elles influencer ou moduler la pratique infirmière? » Elle anticipait déjà que l'utilisation et le traitement de données massives généreraient des informations précieuses pour soutenir l'action et la prise de décision en santé.

Sept ans plus tard, nous assistons à un développement exponentiel de l'IA, qui s'impose dans de nombreux aspects de la vie humaine. Cette expansion s'accompagne d'une prise de conscience croissante de ses effets à la fois profonds et dynamiques sur les sociétés, l'environnement, les écosystèmes et les vies humaines, y compris les processus cognitifs. En influençant les modes de pensée, les interactions et la prise de décision, l'IA a le potentiel de transformer pratiquement tous les domaines; de l'éducation aux sciences humaines, sociales et naturelles, en passant par la santé, la culture, la communication et l'information. Cependant, les réflexions ne se limitent pas à ses bénéfices, mais concernent avant tout les conditions d'une utilisation efficace, responsable et éthique de l'IA, dans une perspective de prévention des usages

détournés et de pleine réalisation de son potentiel (UNESCO, 2021).

Les éditrices et les éditeurs ainsi que les comités de rédaction dans leurs champs respectifs sont également confrontés à l'urgence de définir des balises claires pour encadrer l'usage de l'IA dans la production, l'évaluation et la diffusion des connaissances, puisqu'elle conjugue un potentiel prometteur et un défi éthique majeur (Lund et al., 2023).

## L'IA DANS LA PRODUCTION SCIENTIFIQUE

Les scientifiques utilisent déjà l'IA générative, notamment les grands modèles de langage, pour soutenir la rédaction, améliorer la clarté linguistique, traduire des textes, structurer des données ou encore automatiser la synthèse des connaissances (Khalil et al., 2022). Ces usages peuvent accélérer la diffusion de la science en réduisant les barrières linguistiques ainsi que l'investissement en temps.

Toutefois, l'intégration de l'IA dans la rédaction scientifique soulève des enjeux éthiques majeurs pour l'édition savante. Ces enjeux concernent la responsabilité des chercheurs, la transparence des processus, l'intégrité scientifique ainsi que les risques d'accentuation d'inégalités entre individus et institutions, lesquels se manifestent à travers plusieurs effets potentiels de l'IA (Lund et al., 2023). Certains de ces enjeux seront examinés ci-après.

Selon Messeri & Crockett (2024), si l'IA peut accroître la productivité scientifique en compensant certaines limites humaines, elle peut également exploiter nos faiblesses cognitives et nourrir une illusion de compréhension du monde qui ne correspond pas nécessairement aux faits. Les auteurs considèrent le risque d'une émergence de « monocultures scientifiques », où certaines méthodes, questions ou perspectives deviennent
dominantes au détriment d'approches alternatives, ce qui réduit l'innovation et augmente la vulnérabilité aux erreurs. La prolifération de l'IA pourrait ainsi mener à une phase marquée par une intensification de la production de connaissances, tout en négligeant leur vérification, d'où l'importance de renforcer la responsabilisation des scientifiques en matière de transparence et d'intégrité scientifique.

En ce qui a trait aux inégalités en recherche, Lund et al. (2023) mentionnent que l'IA peut amplifier « l'effet Matthieu », selon lequel les scientifiques déjà très visibles et fortement cités gagnent encore en reconnaissance, tandis que les moins visibles demeurent marginalisés. Cette dynamique est structurellement renforcée par les systèmes de classement fondés sur les citations, tels que Google Scholar, dont les algorithmes placent systématiquement les articles les plus cités en tête des résultats de recherche, concentrant ainsi l'attention des utilisateurs et la visibilité scientifique, et agissant comme un mécanisme actif d'amplification de « l'effet Matthieu » (Perc, 2014).

À l'échelle institutionnelle et organisationnelle, en incluant les éditeurs de contenu scientifique, l'IA risque d'approfondir les inégalités scientifiques existantes en favorisant les acteurs d'élite capables d'investir dans des services avancés de révision, des abonnements spécialisés en IA ou dans des expertises en conformité réglementaire (COPE, 2025). Dans ce contexte, l'utilisation de l'IA en édition scientifique suscite aujourd'hui une forte mobilisation des revues à l'échelle internationale. Les éditoriaux à ce sujet se multiplient, tout comme les discussions, les recommandations et les propositions de lignes directrices pour son utilisation. Toutefois, une analyse bibliométrique récente (Ganjavi et al., 2024) montre que, si

les directives à l'intention des autrices et auteurs se multiplient, elles demeurent très hétérogènes selon les disciplines et les éditeurs, allant de l'absence de règles à l'obligation de déclaration, voire à l'interdiction formelle.

Ce constat souligne la difficulté actuelle de standardiser les pratiques à travers les publications, disciplines et contextes, rendant essentielle une réflexion continue sur l'encadrement de l'IA en édition scientifique. Ils mettent en lumière, dans le même temps, l'importance de promouvoir un dialogue multipartite, multidisciplinaire et pluraliste sur ses enjeux éthiques, dans le respect de la diversité culturelle et des normes locales et régionales. En attendant l'établissement de lignes directrices à portée plus globale, il est essentiel que les revues se dotent de principes directeurs explicites et propres à leurs champs, afin d'orienter les autrices et auteurs vers des pratiques acceptables d'utilisation de l'IA. Il est par ailleurs fondamental que ces principes demeurent évolutifs de manière à suivre le développement rapide de ces technologies, ainsi que les débats éthiques, scientifiques et sociaux qu'elles suscitent (UNESCO, 2021).

## LES PRINCIPES DE L'UTILISATION DE L'IA ADOPTÉS PAR LA REVUE

En cohérence avec les recommandations sur l'utilisation responsable et éthique de l'IA dans l'édition scientifique, la revue *Science of Nursing and Health Practices / Science infirmière et pratiques en santé* (2025) a adopté des règles précises encadrant son usage. Selon ces règles, l'usage de l'IA dans la rédaction scientifique doit être explicitement déclaré, strictement limité à des tâches de soutien (langue, traduction, mise en forme), sans génération de contenu scientifique original à l'exception des sections de revue de littérature ou de cadre théorique, où son utilisation est permise à condition d'être déclarée et listé dans les références
bibliographiques. L'IA ne peut en aucun cas
être reconnue comme autrice, et les
cherche·ses demeurent entièrement
responsables du contenu, de son exactitude
et du respect de la confidentialité et de
l'intégrité scientifique, notamment en
évitant l'usage de systèmes non sécurisés
pour des données sensibles.

Ces règles correspondent aux recommandations internationales qui visent à préserver la confiance dans le processus éditorial. Elles rappellent que, si l'IA peut constituer un appui technique précieux, l'évaluation scientifique et la responsabilité du contenu demeurent fondamentalement humaines. Notre revue réaffirme son engagement à une vigilance constante pour une utilisation de l'IA qui respecte pleinement les principes de transparence, de confidentialité et d'intégrité scientifique tout en favorisant l'avancement et la diffusion des connaissances.

****************

Dans ce numéro :

L'éditorial invité de Fernanda Carneiro
Mussi et ses collègues propose une réflexion
actuelle sur la logique du productivisme
académique, devenue l'un des piliers et l'un
des angles morts de la science
contemporaine. Elles y analysent un modèle
de production scientifique fondé sur
l'accélération, l'accumulation et la
performance chiffrée, où le nombre
d'articles, le facteur d'impact et les indices
de citation deviennent des finalités en soi.
Dans ce contexte, l'essor de l'IA mérite une
attention particulière, puisqu'il amplifie
davantage cette logique d'efficience, en
accélérant la production, les soumissions et
la visibilité, au risque de vider le travail
scientifique de son sens profond. Leur texte
appelle à une remise en question collective
du productivisme, au profit de savoirs
éthiques, rigoureux, socialement pertinents
et véritablement porteurs d'impact.

Ce numéro est composé d'un article
empirique et de cinq protocoles de
recherche. L'article empirique porte sur la
promotion de la santé chez les
adolescent·es, tandis que les protocoles
donnent voix à des perspectives culturelles,
sociales et professionnelles variées.

Plus particulièrement, l'article de
Delisle-Martel et collaboratrices met en
lumière les facteurs associés à la
consommation d'eau chez les adolescentes
et les adolescents, un déterminant essentiel
de la santé souvent sous-estimé. En
identifiant ces facteurs, l'étude ouvre la voie
à des interventions ciblées pour favoriser
l'hydratation par la consommation d'eau.

En mettant en valeur la collaboration
avec la communauté autochtone atikamekw
de Manawan (Québec, Canada), le protocole
d'Echaquan et équipe propose une étude de
cas qualitative participative afin d'explorer
l'intégration des savoirs traditionnels dans
les soins de santé. L'étude met en évidence
l'importance des pratiques culturelles en
soins infirmiers et leur potentiel pour
soutenir la décolonisation des savoirs et
transformer les pratiques vers plus d'équité
et de sécurité culturelle.

Dans une perspective d'équité, diversité
et inclusion, le protocole de Duval et al.
propose d'explorer les perceptions des
infirmières et des étudiantes infirmières à
l'égard des personnes vivant dans un corps
gros. Par une ethnographie focalisée, l'étude
s'intéresse aux représentations et attitudes
des professionnel·les et futur·es
professionnel·les de la santé envers cette
population souvent stigmatisée. L'étude
cherche à mieux comprendre les
dynamiques de stigmatisation et à identifier
des pistes pour une pratique infirmière plus
inclusive.

Le protocole de Coupat et collègues,
sous forme de revue de la portée, vise à
explorer les souhaits exprimés par les adultes en fin de vie, au-delà des outils cliniques et juridiques traditionnels, en mettant en lumière les dimensions socio-spirituelles et personnelles des préférences en fin de vie. Les résultats pourront soutenir le développement de pratiques de soins de fin de vie plus humaines et véritablement centrées sur la personne.

Enfin, les deux derniers protocoles proposés par Braiki comme première autrice s'intéressent au travail supplémentaire en soins infirmiers. Le premier vise la réalisation d'une revue systématique pour analyser les caractéristiques du travail supplémentaire en soins infirmiers et leurs liens avec les résultats pour les infirmier-ères et les patients. Le second présente un protocole d'étude transversale dont le but est d'explorer localement les relations entre les différents types de travail supplémentaire et la qualité des soins ainsi que le bien-être du personnel infirmier. Ensemble, ces deux protocoles offrent une perspective approfondie sur les enjeux du travail supplémentaire en soins infirmiers et contribuent à éclairer ses impacts tant sur la qualité des soins que sur la santé et le bien-être des professionnel·les.

Je vous invite à découvrir ce numéro avec attention. N'oubliez pas qu'il est possible de nous faire parvenir vos réflexions sur les articles publiés par le biais d'une lettre à l'éditeur. Nous vous invitons à partager vos réflexions et à enrichir ce dialogue scientifique. Chaque contribution est précieuse et participe à nourrir une communauté vivante, engagée et tournée vers l'avancement des connaissances !

## EDITORIAL

As a starting point, I would like to extend a warm welcome to my dear

colleague José Côté as she returns to the editorial board of the journal. It is with great pleasure that, since the fall of 2025, we have been working together as co-editors-in-chief, at a moment when the journal is now jointly supported by Université Laval and the Université de Montréal. Upon her return, I would like to revisit an editorial she published in 2018, in which she reflected on nursing in the age of artificial intelligence (AI) (Côté, 2018). She raised a question that remains strikingly relevant today: “How will machines capable of simulating or imitating human intelligence influence or reshape nursing practice?” She had already anticipated that the use and processing of big data would generate valuable information to support action and decision-making in health care.

Seven years later, we are witnessing the exponential development of AI, which is now embedded in many aspects of human life. This expansion is accompanied by a growing awareness of its profound and dynamic effects on societies, the environment, ecosystems, and human lives, including cognitive processes. By influencing modes of thinking, interactions, and decision-making, AI has the potential to transform nearly all domains, from education to the human, social, and natural sciences, as well as health, culture, communication, and information. However, reflections are not limited to its benefits; they primarily focus on the conditions for an effective, responsible, and ethical use of AI, with the dual aim of preventing misuse and fully realizing its potential (UNESCO, 2021).

Publishers and editorial boards in their respective fields are also under an urgent need to establish clear guidelines for the use of AI in knowledge production, evaluation, and dissemination, as it embodies both promise and major ethical challenges (Lund et al., 2023).
AI IN SCIENTIFIC PRODUCTION

Scientists are already using generative AI, particularly large language models, to support writing, to improve linguistic clarity, translate texts, structure data, and automate knowledge synthesis (Khalil et al., 2022). These uses can accelerate the dissemination of science by reducing linguistic barriers and time requirements.

However, the integration of AI into scientific writing raises major ethical concerns for scholarly publishing. These issues concern researcher accountability, process transparency, scientific integrity, as well as the risk of exacerbating inequalities between individuals and institutions, which materialize through several potential effects of AI (Lund et al., 2023). Some of these issues are examined below.

According to Messeri & Crockett (2024), while AI can increase scientific productivity by compensating for human limitations, it may also exploit our cognitive biases and foster an illusion of understanding the world that does not necessarily align with factual evidence. The authors warn of a potential rise of “scientific monocultures,” in which certain methods, questions, or perspectives become dominant at the expense of alternative approaches, thereby reducing innovation and increasing vulnerability to error. The proliferation of AI in science may intensify knowledge production while weakening verification processes, underscoring the need to strength scientists’ accountability regarding transparency and scientific integrity.

Regarding inequalities, Lund et al. (2023) note that, from the researchers' perspective, AI may amplify the “Matthew effect,” whereby scientists who are already highly visible and frequently cited gain even greater recognition, while those who are less visible remain marginalized. This dynamic is

structurally reinforced by citation-based ranking systems such as Google Scholar, whose algorithms systematically place the most highly cited articles at the top of search results, thereby concentrating users' attention and scientific visibility and acting as an active mechanism for amplifying the “Matthew effect” (Perc, 2014).

At the institutional and organizational levels, including scientific content publishers, AI risks deepening existing scientific inequalities by favoring elite actors who can invest in advanced editing services, specialized AI subscriptions, or regulatory compliance expertise (COPE, 2025). In this context, the use of AI in scholarly publishing is now generating strong mobilization among journals worldwide. Editorials on the topic are multiplying, along with discussions, recommendations, and proposed guidelines for its use. However, a recent bibliometric analysis (Ganjavi et al., 2024) shows that although guidelines for authors are increasing, they remain highly heterogeneous across disciplines and publishers, ranging from the absence of rules to mandatory disclosure and even formal prohibition.

These findings underscore the current difficulty of standardizing practices across publications, disciplines, and contexts, making continuous reflection on the governance of AI in scholarly publishing essential. At the same time, they highlight the importance of promoting multi-stakeholder, multidisciplinary, and pluralistic dialogue on its ethical issues, with due respect for cultural diversity and local and regional norms. Until guidelines with a broader, global scope are established, it is essential that journals adopt explicit guiding principles tailored to their respective fields to steer authors toward responsible and acceptable uses of AI. These principles must also remain flexible and adaptive so that they can keep pace with the rapid evolution
of these technologies and with the ethical,
scientific, and social debates they continue
to generate (UNESCO, 2021).

THE JOURNAL'S PRINCIPLES FOR THE USE OF AI

In line with international
recommendations on the responsible and
ethical use of AI in scientific publishing, the
journal *Science of Nursing and Health
Practices / Science infirmière et pratiques en
santé* (2025) has adopted specific rules
governing its use. According to these rules,
the use of AI in scientific writing must be
explicitly declared and strictly limited to
support tasks (language editing, translation,
formatting), without the generation of
original scientific content, except for
literature review or theoretical framework
sections, where its use is permitted provided
that it is declared and listed in the
references. Under no circumstances may AI
be recognized as an author, and researchers
remain fully responsible for the content
submitted, its accuracy, and compliance with
confidentiality and scientific integrity,
particularly by avoiding the use of unsecured
systems for sensitive data.

These rules are in line with international
recommendations aimed at maintaining
trust in the editorial process. They reaffirm
that, while AI may serve as a valuable
technical support, scientific judgment,
evaluation, and responsibility for content
remain fundamentally human. The journal
reiterates its commitment to constant
vigilance, ensuring that the use of AI fully
respects the principles of transparency,
confidentiality, and scientific integrity, while
promoting the advancement and
dissemination of knowledge.

****************

In this issue:

The invited editorial by Fernanda
Carneiro Mussi and colleagues offers a

timely reflection on the logic of academic
productivism, both a cornerstone and a blind
spot of contemporary science. They examine
this model of scientific production driven by
acceleration, accumulation, and quantified
performance, where the number of articles,
the impact factor, and citation indices
become ends in themselves. Within this
landscape, the rise of AI cannot be ignored,
as it further amplifies this efficiency-driven
logic by accelerating production,
submissions, and visibility at risk of emptying
scientific work of its deeper meaning. The
editorial calls for a collective rethinking of
productivism in favor of ethical, rigorous,
socially relevant, and truly impactful
knowledge.

This issue brings together one empirical
article and five research protocols. The
empirical study focuses on health promotion
among adolescents, while the protocols give
voice to a wide range of cultural, social, and
professional perspectives.

More specifically, the article by Delisle-
Martel and colleagues aims to shed light on
the factors associated with water
consumption among adolescents, an
essential yet often underestimated
determinant of health. By identifying these
facts, the study paves the way for targeted
interventions to promote hydration through
water consumption.

Underscoring a collaboration with the
Atikamekw Indigenous community of
Manawan (Quebec, Canada), the protocol by
Echaquan and colleagues proposes a
participatory qualitative case study to
explore how traditional knowledge can be
meaningfully integrated into healthcare. The
study emphasizes the importance of cultural
practices in nursing and their potential to
support the decolonization of knowledge
and the transformation of care practices
toward greater equity and cultural safety.
From an equity, diversity, and inclusion perspective, the protocol proposed by Duval et al. intends to investigate the perceptions of nurses and nursing students toward people living in larger bodies. Using a focused ethnographic approach, the study explores the representations and attitudes of current and future healthcare professionals toward this often-stigmatized population. It aims to deepen understanding of the mechanisms of stigmatization and to identify pathways toward a more inclusive and respectful nursing practice.

The protocol by Coupat and colleagues, in the form of a scoping review, aims to explore the wishes expressed by adults at the end of life beyond traditional clinical and legal tools, highlighting the socio-spiritual and personal dimensions of end-of-life preferences. The findings may support the development of more humane and truly person-centred end-of-life care practices.

Finally, the last two protocols, led by Braiki as first author, focus on nursing overtime. The first proposes a systematic review aimed at analyzing the characteristics of nursing overtime and its associations with outcomes for both nurses and patients. The second presents a cross-sectional study

designed to explore locally the relationships between different types of nursing overtime and quality of care as well as the well-being of nursing staff. Together, these two protocols offer a comprehensive perspective on the complex realities of nursing overtime and contribute to a deeper understanding of its effects on both care quality and the health and well-being of professionals.

I invite you to explore this issue carefully. We also encourage you to share your reflections on the articles by submitting a letter to the editor. Your perspectives are most welcome and contribute to enriching scientific dialogue. Every contribution matters and helps sustain a vibrant, engaged community dedicated to the advancement of knowledge.

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## RÉFÉRENCES — REFERENCES

* COPE. (2025). *Emerging AI dilemmas in scholarly publishing*. Committee on Publication Ethics. https://publicationethics.org

* Côté, J. (2018). Les soins infirmiers à l'ère de l'intelligence artificielle. *Science of Nursing and Health Practices / Science infirmière et pratiques en santé, 1*(2), 1-3. https://doi.org/10.31770/2561-7516.1035

* Ganjavi, C., Eppler, M. B., Pekcan, A., Biedermann, B., Abreu, A., Collins, G. S., Gill, I. S. et Cacciamani, G. E. (2024). Publishers' and journals' instructions to authors on use of generative artificial intelligence in academic and scientific publishing: Bibliometric analysis. *BMJ, 384*, e077192. https://doi.org/10.1136/bmj-2023-077192

* Khalil, H., Ameen, D. et Zarnegar, A. (2022). Tools to support the automation of systematic reviews: A scoping review. *Journal of Clinical Epidemiology, 144*, 22-42. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2021.12.005
Lund, B. D., Wang, T., Mannuru, N. R., Nie, B., Shimray, S. et Wang, Z. (2023). ChatGPT and a new academic reality: Artificial intelligence-written research papers and the ethics of large language models in scholarly publishing. *Journal of the Association for Information Science and Technology*, 74(5), 570–581.
https://doi.org/10.1002/asi.24750

Messeri, L. et Crockett, M. J. (2024). Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research. *Nature*, 627(8002), 49–58. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07146-0

Perc M. (2014). The Matthew effect in empirical data. *Journal of the Royal Society, Interface*, 11(98), 20140378.
https://doi.org/10.1098/rsif.2014.0378

Science of Nursing and Health Practices / Science infirmière et pratiques en santé. (2025). Considérations éthiques pour les auteurs·trices. https://sips-snahp.ojs.umontreal.ca/index.php/sips-snahp/authorsethics

UNESCO. (2021). *Recommendation on the ethics of artificial intelligence*. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000377897