التركيز على التقاطع بين العلوم السياسية والعلاقات الدولية والذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، مثل مواضيع سياسات الذكاء الاصطناعي، والثورة الصناعية الرابعة، والأمن الإلكتروني، والتحديات الرقمية الحكومية.
2. الأصالة والابتكار
يجب أن تقدم الورقة أسئلة بحثية جديدة أو تحليلًا منظمًّا (novel contribution).
يمنع النشر إذا كانت الورقة إعادة صياغة فقط؛ أو تجميعًا من دون قيمة مضافة منهجية أو نظرية.
3. المنهجية الصارمة
وضوح طريقة البحث: نوع البحث (كمّي/كيفي/مقارن)، أدوات تحليل البيانات، تحليل السياسات، تصميم تجارب أو دراسات حالة.. إلخ.
يجب توافر المراجع والمنهجية بما يسمح بإعادة تطبيق الدراسة.
4. معايير النتائج والتوصيات
نتائج قابلة للقياس، مدعومة بأدلة واضحة من بيانات أو نماذج AI.
توصيات عملية موجهة إلى صانعي القرار أو الجهات المعنية، مع مراحل تطبيق واضحة.
5. الأهمية العملية
مدى تطبيق الدراسة على الواقع وما تسهم به عمليًّا لدعم الحكومات، والمنظمات الدولية، والقطاع الخاص.
يُوصى بتضمين دراسات حالة مؤسسية أو إقليمية أو محلية.
يُوصى بتضمين نتائج مسوح ميدانية.
يُوصى بإجراء تحليل كمي للظواهر.
6. جودة الكتابة والتواصل
لغة أكاديمية واضحة ومباشرة، أسلوب موجز من 8000–10000 كلمة.
تنظيم محكم: ملخص، ومقدمة، ومنهجية، ومناقشة، ونتائج، وتوصيات، وخاتمة.
طريقة التوثيق APA Style (7th Edition)
7. أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
الكشف عن أي استخدام لأدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT في الكتابة أو التحليل.
يجب توثيق البيانات، والتأكد من صحة المصادر، وعدم توليد مراجع مختلقة.
8. التحكيم (Peer Review)
عملية مراجعة مزدوجة التعمية (Double-blind peer review).
ردود محررة إلزامية مع ملف متابعة للمراجعين يوضح كيفية التعامل مع الملاحظات.
9. الشفافية المفتوحة
تشجيع نشر البيانات والشيفرة/نماذج الذكاء الاصطناعي في مستودعات مفتوحة.
وجود سياسة واضحة للاشتراك المفتوح أو المخففة التكاليف للباحثين من الدول النامية.