Refine a annoncé des partenariats avec deux éditeurs académiques de premier plan dans le domaine de l'économie. L'American Economic Association (AEA) et l'Econometric Society intègrent désormais la vérification technique assistée par IA de Refine dans le cadre de leurs processus de publication.

L'American Economic Association, fondée en 1885, est l'une des organisations professionnelles d'économistes les plus anciennes et les plus éminentes des États-Unis. Elle publie plusieurs revues bien connues, notamment l'American Economic Review, l'une des revues d'économie les plus citées au monde. L'AEA a été pionnière dans l'adoption de normes de reproductibilité, exigeant des auteurs qu'ils soumettent des données et du code suffisants pour reproduire les résultats clés depuis la mise à jour de sa politique d'accessibilité des données et du code il y a plusieurs années.

L'Econometric Society, fondée en 1930, est une société internationale dédiée au progrès de la théorie économique dans ses relations avec les statistiques et les mathématiques. Elle publie Econometrica, une revue à comité de lecture de premier plan dans la discipline. Comme l'AEA, l'Econometric Society maintient une politique de données de réplication exigeant des auteurs qu'ils fournissent les données et les programmes nécessaires pour reproduire les résultats publiés.

L'annonce a été partagée via X (Twitter). Le fil de discussion original peut être consulté ici : https://x.com/RefineDotInk/status/2085211990761838. Des discussions supplémentaires sont disponibles ici : https://x.com/i/trending/2085358054145654846.

Ces partenariats signalent un rôle croissant pour les outils assistés par IA dans l'étape de vérification technique de l'édition académique, où les éditeurs recherchent de plus en plus des méthodes automatisées pour vérifier la reproductibilité computationnelle, l'exactitude du code et les éléments techniques connexes des manuscrits soumis. L'économie a été particulièrement active dans ce domaine par rapport à de nombreuses autres disciplines, stimulée en partie par des rétractations très médiatisées et une impulsion plus large à travers les sciences sociales pour s'assurer que les résultats publiés peuvent être vérifiés de manière indépendante. Cependant, l'ampleur du code et des données soumis — impliquant souvent des flux de travail statistiques complexes dans plusieurs langages et environnements de programmation — a rendu la vérification manuelle gourmande en ressources pour les équipes éditoriales, créant une demande pour des outils capables d'automatiser partiellement le processus.