Akademik karyeralarda nüfuzlu jurnallarda dərc olunan məqalələr yüksəliş, əməkhaqqı, tenure və peşəkar nüfuz baxımından mühüm rol oynayır. Bu tədqiqat həmin Publish-or-Perish sistemini yalnız nəşr istehsalını mükafatlandıran bir quruluş kimi deyil, universitetlərin birbaşa müşahidə edə bilmədiyi tədqiqatçı keyfiyyətini üzə çıxarmağa xidmət edən bahalı siqnal mexanizmi kimi modelləşdirir.

Modeldə iki tədqiqatçı tipi var. Tip A tədqiqatçılar yüksək tədqiqat keyfiyyətini təmsil edir və dərc oluna bilən yüksək keyfiyyətli iş istehsal etməyin marjinal xərci daha aşağıdır. Tip B tədqiqatçıların xərci daha yüksəkdir. Bu xərc fərqi kifayət qədər böyük olduqda yüksək Top-5 nəşr sayını təqlid etmək Tip B üçün iqtisadi cəhətdən sərfəli deyil. Beləliklə müşahidə olunan nəşr göstəricisi tədqiqatçının altında yatan tipi haqqında məlumat daşıyır və separating equilibrium yarana bilər.

Large Language Models — LLM-lər — ədəbiyyat icmalı, model hazırlama, məlumat təhlili, kodlaşdırma, yazı və nəticələrin şərhi kimi tədqiqat fəaliyyətlərinin xərcini azalda bilər. Lakin model baxımından əsas sual orta məhsuldarlığın nə qədər artması deyil. Əsas müəyyənedici Tip A ilə Tip B arasındakı nəşr istehsalı xərci fərqinin qorunub-qorunmamasıdır.

LLM-lər bütün tədqiqatçıların xərclərini azaldarkən iki tip arasındakı fərqi qoruyursa, nəşrlərin siqnal funksiyası davam edə bilər. Əksinə, LLM dəstəyi Tip B-nin xərcini qeyri-mütənasib şəkildə azaldıb xərc fərqini bağlayarsa, aşağı xərcli təqlid asanlaşar. Bu halda Top-5 nəşr uğuru tədqiqatçının altında yatan keyfiyyəti daha az etibarlı şəkildə ayıra bilər.

Sistem dərhal aradan qalxmaq məcburiyyətində deyil. Tip A tədqiqatçılar ayrışmanı qorumaq üçün tam informasiya şəraitində optimal olacaq səviyyədən daha çox nəşr edə bilər. Tədqiqat bu vəziyyəti publication inflation — nəşr inflyasiyası — adlandırır.

LLM istifadəsi eyni zamanda elit jurnallara edilən müraciətlərin sayını artıra bilər. Jurnalların nəşr tutumu eyni sürətlə böyüməzsə congestion yaranır və məqalə başına qəbul ehtimalı azalır. Beləliklə LLM-lər bir tərəfdən nəşr istehsalının xərcini azaldarkən, digər tərəfdən elit jurnalda dərc olunmağı daha qıt edə bilər.

Tədqiqat empirik gələcək proqnozu deyil. LLM-lərin tədqiqat keyfiyyəti aşağı olan akademiklərə daha çox kömək etdiyini və ya Publish-or-Perish sisteminin mütləq çökəcəyini göstərmir. Nəticələr müəyyən oyun-nəzəri fərziyyələr altında ortaya çıxan mümkün mexanizmləri təsvir edir.

Publish-or-Perish niyə siqnal sistemi kimi düşünülə bilər?

Universitetlərin akademiklərdə axtardığı orijinallıq, yaradıcılıq, metodoloji səriştə, intellektual liderlik və gələcəkdə mühüm tədqiqat proqramları yaratmaq qabiliyyəti birbaşa müşahidəsi çətin xüsusiyyətlərdir.

Bunun əksinə, nəşr tarixçəsi asanlıqla müşahidə edilə bilər.

Tədqiqat buna görə nüfuzlu jurnallardakı nəşrləri tədqiqatçının altında yatan keyfiyyəti haqqında məlumat verən bahalı siqnal kimi nəzərdən keçirir.

Bu şərhdə qurum nəşr sayını öz-özlüyündə son məqsəd kimi qiymətləndirmir. Nəşri mükafatlandırır, çünki nəşr uğurunun görünməyən tədqiqat keyfiyyəti haqqında məlumat daşıdığı fərz edilir.

İki Tədqiqatçı Tipi Necə Modelləşdirilir?

Model iki tədqiqatçı tipindən istifadə edir:

\[ A=\text{yüksek araştırma niteliğini temsil eden tip} \]

\[ B=\text{normal araştırma niteliğini temsil eden tip}. \]

Bu təsnifat real akademiklərin ölçülmüş keyfiyyət kateqoriyaları deyil; nəzəri modeldəki abstrakt tiplərdir.

Top-5 nəşr sayı \(n\) və nəşr istehsalı xərci:

\[ C_i(n) = \frac{\rho_i}{2}n^2 \]

kimi müəyyən edilir.

Əsas fərziyyə:

\[ 0<\rho_A<\rho_B<2\rho_A. \]

Beləliklə Tip A eyni sayda elit jurnal nəşri istehsal edərkən Tip B-dən daha aşağı marjinal xərc daşıyır.

Nəşr Sayı Tədqiqatçının Tipini Necə Üzə Çıxarır?

Hər nəşr tədqiqatçıya \(b\) qədər nüfuz və peşəkar fayda verir. Universitet tədqiqatçını Tip A kimi qiymətləndirdikdə hər nəşrə əlavə olaraq \(w\) bonus verir.

Tədqiqatçının faydası:

\[ U_i(n) = [b+wPr(A|n)]n - \frac{\rho_i}{2}n^2. \]

Tip A-nın universitetdən kənarda \(Z>0\) dəyərində bir outside option-u var.

Tam informasiya şəraitində optimal nəşr səviyyələri:

\[ \hat n_A = \frac{w+b}{\rho_A}, \]

\[ \hat n_B = \frac{b}{\rho_B} \]

kimi əldə edilir.

Universitet tipi müşahidə edə bilmədikdə, yüksək nəşr səviyyəsi Tip A-nın özünü Tip B-dən ayırdığı siqnala çevrilir.

Separating Equilibrium nədir?

Separating Perfect Bayesian Equilibrium-da Tip A və Tip B fərqli nəşr səviyyələri seçir və universitet müşahidə olunan nəşr davranışından tədqiqatçının tipini çıxara bilər.

Sadələşdirilmiş posterior belief:

\[ Pr(A|n) = \begin{cases} 1,&n\ge\hat n_A\\ 0,&n<\hat n_A \end{cases} \]

şəklindədir.

Tip B, Tip A-nın nəşr miqdarını təqlid edərək bonus qazana bilər. Lakin daha yüksək \(\rho_B\) səbəbindən təqlidin əlavə nəşr xərci yüksək ola bilər. Təqlid iqtisadi cəhətdən sərfəli deyilsə, iki tip ayrışır.

Buna görə nəşrlərin informasiya məzmunu yalnız onların müşahidə oluna bilməsindən deyil, təqlid edilməsinin müxtəlif tədqiqatçı tipləri üçün fərqli xərclərə malik olmasından yaranır.

LLM Yardım Gücü Modelə Necə Daxil Olur?

Məqalə LLM texnologiyasının yardım qabiliyyətini \(x\) ilə göstərir.

Nəşr xərci parametri:

\[ \rho_i=\rho_i(x) \]

halına gəlir və:

\[ \frac{d\rho_i(x)}{dx}<0. \]

Beləliklə LLM qabiliyyəti inkişaf etdikcə dərc oluna bilən tədqiqat istehsalı daha az resurs tələb edir.

Model baxımından əsas sual:

\[ \rho_B(x)-\rho_A(x) \]

fərqinin nə baş verdiyidir.

LLM Hamıya Kömək Etsə Publish-or-Perish Çökərmi?

Xeyr. İki tip arasındakı xərc üstünlüyü qorunursa:

\[ \rho_B(x)>\rho_A(x) \]

olmağa davam edir və separating equilibrium davam etdirilə bilər.

Buna görə yalnız LLM-lərin tədqiqat məhsuldarlığını artırması nəşrlərin siqnal dəyərini aradan qaldırmaq üçün kifayət deyil.

Nəşr mexanizmi üçün həlledici olan nisbi xərc fərqidir.

LLM Xərc Fərqini Bağlayarsa Nə Baş Verər?

Məqalənin kritik ssenarisi:

\[ \lim_{x\to\infty} [\rho_B(x)-\rho_A(x)] = 0. \]

vəziyyətidir.

Tip B-nin nəşr istehsalı xərci Tip A-ya yaxınlaşdıqca Tip A-nın nəşr strategiyasını təqlid etmək daha ucuzlaşır.

Bu halda eyni nəşr nəticəsi fərqli tədqiqatçı tipləri tərəfindən istehsal oluna bilər və nəşr sayının tədqiqatçı keyfiyyəti haqqında informasiya məzmunu azalır.

Xərc fərqi kifayət qədər kiçilərsə orijinal separating equilibrium aradan qalxa bilər.

Nəşr İnflyasiyası Nədir?

Orijinal nəşr səviyyəsi artıq Tip B tərəfindən təqlid edilə bilirsə, Tip A daha yüksək nəşr həddinə keçərək özünü yenidən ayırmağa çalışa bilər.

Yeni minimum ayırıcı nəşr səviyyəsi:

\[ \tilde n_A = \frac{ (w+b) + \sqrt{ (w+b)^2-\frac{b^2\rho_A}{\rho_B} } }{ \rho_B }. \]

Ayrışma üçün Tip A:

\[ n_A=\tilde n_A+\varepsilon \]

seçə bilər.

Bu:

\[ n_A>\hat n_A \]

olduqda tədqiqatçı tam informasiya şəraitində öz marağı baxımından optimal olacaq səviyyədən daha çox nəşr istehsal edir.

Məqalə bu vəziyyəti publication inflation adlandırır.

Əlavə nəşrlərin bir hissəsi yeni bilik istehsalının birbaşa iqtisadi dəyərindən deyil, akademik karyera siqnalını qorumaq ehtiyacından qaynaqlanır.

LLM-lər Jurnal Sıxlığını Necə Artıra Bilər?

Top-5 jurnallarda mövcud ümumi nəşr tutumu \(N\) olsun.

Ümumi müraciət həcmi:

\[ m_An_A(x)+m_Bn_B(x) \]

ilə təmsil olunur.

Hər müraciətin qəbul edilmə ehtimalı:

\[ \boxed{ \pi(x) = \min \left\{ 1, \frac{N}{ m_An_A(x)+m_Bn_B(x) } \right\} } \]

kimi modelləşdirilir.

Müraciət sayı tutumu keçdikdə:

\[ \pi(x)<1. \]

Beləliklə tədqiqat istehsal etmək asanlaşarkən nüfuzlu jurnalda dərc olunmaq daha çətinləşə bilər.

LLM-in Nəşr Təşviqinə Təsiri Niyə Təkistiqamətli Deyil?

Sıxlıq şəraitində optimal müraciətlər:

\[ n_A(x) = \frac{\pi(x)(w+b)}{\rho_A(x)} \]

və:

\[ n_B(x) = \frac{\pi(x)b}{\rho_B(x)} \]

olur.

LLM daha güclü olduqda:

\[ \rho_i(x)\downarrow \]

və bu, daha çox nəşr istehsalını təşviq edir.

Lakin eyni zamanda:

\[ \pi(x)\downarrow, \]

yəni qəbul ehtimalı azalır.

Bu ikinci təsir elit jurnal hədəfləməyin gözlənilən gəlirini azaldır.

Buna görə LLM qabiliyyəti ilə akademik nəşr təşviqi arasında sadə və monoton münasibət olmaq məcburiyyətində deyil.

Elit Jurnallar Aradan Qalxarmı?

Tədqiqat belə bir nəticə çıxarmır.

Nəşrlərin tədqiqatçı keyfiyyətini ayıran signaling function-ı zəifləsə belə, elit jurnallar:

• peşəkar görünürlük,
• nüfuz,
• şəxsi məmnunluq,
• ayrı-ayrı məqalələr üçün certification

təmin etməyə davam edə bilər.

Beləliklə tədqiqatçını siqnallaşdırmaqla tədqiqat nəticəsini sertifikatlaşdırmaq fərqli institusional funksiyalardır.

Akademik Qiymətləndirmə Sistemi Nəyə Yönələ Bilər?

Nəşr qeydləri tədqiqatçı keyfiyyəti haqqında daha az məlumat daşımağa başlayarsa, universitetlər başqa göstəricilərə daha çox çəki verə bilər.

Mənbə mümkün nümunələr kimi uzunmüddətli sitat təsirini, rəqabətli tədqiqat maliyyələşməsini, elmi komanda və icma liderliyini və böyük əməkdaşlıq layihələrini başlatmaq və koordinasiya etmək qabiliyyətini sadalayır.

Lakin bunların heç biri qüsursuz deyil.

Orijinallıq, yaradıcılıq və transformativ ideyalar istehsal etmək qabiliyyəti birbaşa ölçülməsi çətin xüsusiyyətlər olaraq qalır.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat növü

Nəzəri mikroiqtisadiyyat, signaling və game-theoretic model.

Empirik məlumat

Yeni məlumat dəsti, eksperiment və ya reqressiya təhlili istifadə edilməyib.

Model tipləri

İki tədqiqatçı tipi istifadə olunur: Tip A və Tip B.

Əsas xərc fərziyyəsi

\[ C_i(n) = \frac{\rho_i}{2}n^2, \qquad 0<\rho_A<\rho_B<2\rho_A. \]

Full-information nəşr səviyyəsi

\[ \hat n_A=\frac{w+b}{\rho_A}, \qquad \hat n_B=\frac{b}{\rho_B}. \]

LLM təsiri

\[ \rho_i'(x)<0. \]

LLM dəstəyinin dərc oluna bilən tədqiqat istehsalının xərcini azaltdığı fərz edilir.

Proposition 2

Xərclər azalarkən Tip A ilə Tip B arasındakı kifayət qədər fərq qorunarsa, separating equilibrium davam edə bilər.

Signaling breakdown

LLM dəstəyi Tip B-nin xərcini qeyri-mütənasib şəkildə azaldaraq xərc fərqini kifayət qədər daraldarsa, Top-5 nəşri tədqiqatçı tipini ayıran informasiya siqnalı olmaqdan çıxa bilər.

Proposition 3

Orijinal ayırıcı tarazlıq pozulduqdan sonra Tip A tədqiqatçılar nəşr miqdarını full-information benchmark-ın üzərinə qaldıraraq müvəqqəti olaraq yenidən ayrışa bilər. Bu mexanizm publication inflation yaradır.

Congestion

Elit jurnal tutumu \(N\) sabit saxlanılarkən ümumi müraciətlər artarsa nəşr qəbul ehtimalı azalır.

Congested-equilibrium qəbul ehtimalı

\[ \pi(x) = \left[ \frac{ N }{ m_A\frac{w+b}{\rho_A(x)} + m_B\frac{b}{\rho_B(x)} } \right]^{1/2}. \]

Əsas mexanizm

LLM-in akademik qiymətləndirməyə təsiri üç qüvvənin qarşılıqlı təsirindən asılıdır: signaling efficacy-nin aşınması, yüksək tipli tədqiqatçıların excess publication yolu ilə strateji uyğunlaşması və elite-journal congestion.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

Nəşr qeydlərinin bahalı signaling device kimi şərh edilə biləcəyini göstərən nəzəri model təqdim olunur. LLM dəstəyi iki tədqiqatçı tipi arasındakı nəşr xərci fərqini qoruyarsa signaling sistemi davam edə bilər. Xərc fərqi sıxılarsa siqnalın informasiya məzmunu azala bilər. Yüksək tipli tədqiqatçılar daha çox nəşr etməklə ayrışmanı bir müddət davam etdirə bilər. LLM mənşəli daha yüksək submission həcmi elit jurnallarda congestion yarada bilər. Cost reduction ilə congestion publication incentives üzərində əks istiqamətlərdə işləyə bilər.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

LLM-lərin aşağı keyfiyyətli akademiklərə real dünyada daha çox kömək etdiyi göstərilməyib. Publish-or-Perish sisteminin mütləq çökəcəyi proqnozlaşdırılmayıb. Top-5 jurnalların aradan qalxacağı nəticəsinə gəlinməyib. Nəşr inflyasiyasının mövcud akademiyada LLM səbəbindən yarandığı birbaşa ölçülməyib. Model real akademikləri A və B kimi təsnif etmir. Tədqiqat gələcək məqalə və ya qəbul saylarına dair kəmiyyət proqnozu istehsal etmir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat:The End of the World as We Know It? LLMs and the Future of Publish-or-Perish

Müəllif: Radu Vranceanu.

Qurum: ESSEC Business School və THEMA.

Yüklənmiş mənbə: ESSEC Research Center Working Paper 2606.

Mənbə tarixi: 9 iyun 2026.

Yüklənmiş versiya: 16 səhifə.

SSRN: Abstract ID 6912981.

DOI: 10.2139/ssrn.6912981.

Versiya qeydi: SSRN qeyd səhifəsində 11 iyun 2026-da yayımlanan 16 səhifəlik versiyaya əlavə olaraq 15 iyul 2026 tarixli 17 səhifəlik ikinci versiya mövcuddur. Bu Verianla izahı istifadəçinin təqdim etdiyi 9 iyun tarixli 16 səhifəlik iş faylını əsas götürür.

Mənbə növü: Nəzəri iqtisadiyyat working paper / preprint.

Rəyçilik statusu: Bu yoxlamada rəyli jurnal nəşri təsdiqlənməyib.

Lisenziya: SSRN — All rights reserved; no reuse allowed without permission.

JEL: D82; O33; A14.

Açar anlayışlar: economics of academia, signaling, Large Language Models, congestion, career management.

Əsas metodoloji məhdudiyyətlər: İki tipli və birölçülü tədqiqatçı keyfiyyəti; kvadratik nəşr xərci; nəşr miqdarının davamlı dəyişən kimi modelləşdirilməsi; LLM-lərin tədqiqatçı tipləri üzərində asimmetrik təsirinin fərziyyə olması; məhdud elit-jurnal tutumunun aqreqat şəkildə modelləşdirilməsi; həmmüəlliflik, sahə fərqləri, redaktor davranışı və real rəyçilik proseslərinin modelə ətraflı daxil edilməməsi.

Mənbə şəkli: Figure 1 separating equilibrium-u marginal-benefit və marginal-cost xətləri üzərindən göstərir. Müəllif hüququ və orijinal dizayn baxımından bu qrafik eynilə yenidən çəkilməməli; eyni mexanizm müstəqil Verianla infoqrafikası ilə izah edilməlidir.

Verianla izah prinsipi: Bu məzmun working paper-ın tam mətn tərcüməsi deyil. Model fərziyyələri, tənliklər, propositions, signaling məntiqi, publication inflation və congestion nəticələri qorunaraq müstəqil öyrədici elmi izah hazırlanıb. Nəzəri ssenarilər empirik olaraq sübut edilmiş LLM təsirləri kimi təqdim edilməyib.