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Artificial intelligence in academic publishing and the faculty tradeoff between productivity benefits and academic integrity concerns

Identification

Clé publique
doi:10.1007/s43621-026-04243-0
Auteurs
Mohamed Amin Abdel Gawad Mekheimer · Walid Abdelhalim
Année déclarée
2026
Langue déclarée
en
Type source
article
Première détection
2026-11-09T19:04:47.783686+00:00
Dernière observation des métadonnées
2026-11-09T19:04:47.783686+00:00
Dernière vérification HTTP
Non effectuée

Institutions déclarées par la source

Beni-Suef University

Pays d’affiliation déclarés

EG

Résumé documentaire — langue originale

Abstract This study examines how university faculty perceive and navigate the tradeoff between AI-enabled research productivity and the maintenance of academic integrity, a central challenge for sustainable scholarly ecosystems. Using an explanatory sequential mixed-methods design, the study surveyed 478 faculty members across six universities in Upper Egypt and then used 118 individual follow-up interviews to contextualize the quantitative patterns. Descriptively, respondents reported moderate integrity concerns (M = 3.81 on a 1–5 scale) alongside neutral-to-slight endorsement of AI productivity benefits (M = 3.06), indicating that integrity concerns remain salient amid emerging instrumental use. MANOVA revealed small but statistically significant group differences by discipline (eta_p squared = 0.023) and academic rank (eta_p squared = 0.031): early-career and STEM faculty reported comparatively higher AI adoption and stronger productivity orientations, whereas senior and humanities/social-science faculty reported comparatively higher integrity concerns. Theory-guided hierarchical regression showed that institutional context was positively associated with perceived productivity benefits after accounting for discipline, career stage, and AI-use frequency, while AI-use frequency was negatively associated with integrity-risk perceptions in the corresponding associational model. Because AI Adoption & Usage and Productivity Perception were very highly correlated ( r = .914), the results are interpreted as construct-proximate co-variation rather than causal evidence. Harman’s single-factor check did not indicate a single dominant method factor at item level, but common-method inflation remains a limitation. Qualitative findings show that faculty managed this tradeoff through principled resistance, pressure-driven adoption, pragmatic task segmentation, innovation-oriented experimentation, active risk management, and discipline-specific boundary setting. The study supports explicit AI-literacy training, disclosure guidance, and verification frameworks for responsible AI integration in academic publishing.

Identifiants

OPENALEX
W7201857627
DOI
10.1007/s43621-026-04243-0

Repères documentaires

Famille documentaire
Doctrine
Types déclarés par les sources
article
Entités naturelles mentionnées
Écosystème

Les mentions d’entités ne constituent pas une preuve de reconnaissance juridique. La juridiction étudiée est distincte du pays d’affiliation des auteurs.

Sources

OpenAlex · Document 1 · Document 2

Relations bibliographiques documentées

Références et liens déclarés par les sources ; ils ne constituent pas une preuve juridique ni une qualification UGLC. Affichage limité à 20 références sortantes.

  • openalex:w1709750395 · CITES
  • openalex:w1947916705 · CITES
  • openalex:w2529883126 · CITES
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Provenance des champs documentaires

Les valeurs étayées et les valeurs de provenance non résolue sont séparées. Une provenance bibliographique ne valide aucune affirmation juridique.

Titre
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Publication
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Auteurs
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Type documentaire
Étayé par une source documentaire
Juridiction
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Cour
Non renseigné
Autorité émettrice
Non renseigné
Éditeur
Non renseigné
DOI
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ISBN
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Identifiant officiel
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URL source
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Statut déclaré par la source
Non renseigné
Modification / abrogation
Non renseigné

Citer cette référence

Mohamed Amin Abdel Gawad Mekheimer; Walid Abdelhalim. Artificial intelligence in academic publishing and the faculty tradeoff between productivity benefits and academic integrity concerns. 2026. https://doi.org/10.1007/s43621-026-04243-0

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Mohamed Amin Abdel Gawad Mekheimer; Walid Abdelhalim. (2026). Artificial intelligence in academic publishing and the faculty tradeoff between productivity benefits and academic integrity concerns. https://doi.org/10.1007/s43621-026-04243-0
Chicago
Mohamed Amin Abdel Gawad Mekheimer; Walid Abdelhalim. Artificial intelligence in academic publishing and the faculty tradeoff between productivity benefits and academic integrity concerns. 2026. https://doi.org/10.1007/s43621-026-04243-0
ISO 690
Mohamed Amin Abdel Gawad Mekheimer; Walid Abdelhalim. Artificial intelligence in academic publishing and the faculty tradeoff between productivity benefits and academic integrity concerns. 2026. https://doi.org/10.1007/s43621-026-04243-0

UDTR — Bibliothèque juridique mondiale des droits de la Nature. Artificial intelligence in academic publishing and the faculty tradeoff between productivity benefits and academic integrity concerns. Notice documentaire: https://www.declarationuniverselledesdroitsdelarbre.org/global-rights-of-nature-radar/reference/r-e7da4816bc3a0c5c257ece66db6b2f83/ · Dernière vérification HTTP : non effectuée

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Version d5e06919078a2a6a · udtr-reference-1.1.2

Titre
OpenAlex · source · 2026-11-09T19:04:47.783686+00:00
Auteurs
OpenAlex · source · 2026-11-09T19:04:47.783686+00:00
Année
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Identifiants
OpenAlex · source · 2026-11-09T19:04:47.783686+00:00
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L’historique porte sur les métadonnées de la notice, sans certifier l’état du droit.

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Données de cette version figée

Dossiers et relations documentaires

Beni-Suef University

Mohamed Amin Abdel Gawad Mekheimer

Walid Abdelhalim

Rôles des sources

Source de découverte · https://doi.org/10.1007/s43621-026-04243-0

Source de découverte · https://openalex.org/W7201857627

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