Kunü Scholar

Prototipo de sistema de gestión editorial inteligente que revolucionará la publicación científica con tecnologías de inteligencia artificial integradas.

Detalles del Proyecto

Transformará la gestión editorial científica con inteligencia artificial integrada

Descripción del Proyecto

Kunü Scholar será una plataforma editorial desarrollada por ORBITA basada en un fork innovador de Open Journal Systems (OJS) que integrará herramientas de inteligencia artificial directamente en el flujo editorial. Esta plataforma mantendrá todas las funcionalidades robustas de OJS mientras añadirá capacidades inteligentes que automatizarán tareas repetitivas, mejorarán la calidad del proceso de revisión y optimizarán la producción editorial.

Características Planificadas con IA

  • Incluirá asistente IA para editores en la toma de decisiones editoriales
  • Implementará detección automática de plagio avanzada con análisis semántico
  • Ofrecerá sugerencias inteligentes de revisores basadas en expertise
  • Realizará análisis automático de calidad y completitud de manuscritos
  • Generará automáticamente metadatos estructurados
  • Permitirá conversión automática a múltiples formatos de publicación
  • Proporcionará análisis predictivo de métricas de impacto

Tecnologías Integradas

PHP (OJS Core) Python IA Services Large Language Models Machine Learning Natural Language Processing RESTful APIs Docker

Flujo Editorial Optimizado

El sistema incluirá un asistente IA que acompañará a los editores durante todo el proceso editorial, desde la recepción inicial hasta la publicación final. Este asistente podrá identificar automáticamente problemas potenciales en los manuscritos, sugerir mejoras estructurales, verificar el cumplimiento de guidelines específicas de la revista, y hasta generar reportes editoriales preliminares.

Herramientas para Revisores

Los revisores contarán con herramientas IA que les ayudarán a estructurar sus comentarios, identificar aspectos técnicos específicos para revisar según su área de expertise, y generar formularios de evaluación más precisos. El sistema también podrá detectar inconsistencias entre las evaluaciones de múltiples revisores y alertar al editor.

Automatización de Producción

Una vez aceptado un artículo, el sistema automatizará gran parte del proceso de producción: convertirá automáticamente el manuscrito a XML JATS, generará las versiones HTML y PDF, creará páginas de citación, y producirá todos los metadatos necesarios para indexación en bases de datos científicas.

Compatibilidad y Estándares

Mantendrá total compatibilidad con el ecosistema OJS existente, incluyendo plugins, temas y integraciones. Cumplirá con estándares internacionales como JATS, Dublin Core, OAI-PMH, y será compatible con indexadores como DOAJ, SciELO, y Scopus.

Información del Proyecto

  • Categoría: Gestión Editorial
  • Estado: Prototipo Tier 2
  • Base: OJS 3.4+
  • Tecnología IA: LLM, ML, NLP
  • Licencia: GPL (Open Source)
  • Soporte: Multi-idioma
Fork OJS con IA
Módulos IA Incluidos
  • Editor Assistant
  • Smart Reviewer Matching
  • Quality Assessment
  • Auto Format Conversion
  • Plagiarism Detection
  • Impact Analytics