Notice bibliographique
Résumé
The academic community is under great pressure to publish. This pressure is compounded by high rejection rates at many journals. A more recent trend is for some journals to send invitations directly to researchers inviting them to submit a manuscript to their journals. Many researchers find these invitations annoying and unsure how best to respond to them. We collected electronic invitations to submit a manuscript to a journal between April 1, 2014, and March 31, 2015. We analyzed their content and cross-tabulated them against journals listed in Beall's list of potential predatory journals. During this time period, 311 invitations were received for 204 journals, the majority of which were in Beall's list (n = 244; 79%). The invitations came throughout the calendar year and some journals sent up to six invitations. The majority of journals claimed to provide peer review (n = 179; 57.6%) although no mention was made of expedited review process. Similarly, more than half of the journals claimed to be open access (n = 186; 59.8%). The majority of invitations included an unsubscribe link (n = 187; 60.1%). About half of the invitations came from biomedical journals (n = 179). We discuss strategies researchers and institutions can consider to reduce the number of invitations received and strategies to handle those invitations that make it to the recipients' inbox, thus helping to maintain the credibility and reputation of researchers and institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,247 | 0,162 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».