Flaws in the peer-reviewing process : a critical look at a recent paper studying the role of CCN3 in renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
A critical look at a recently published manuscript reporting the role of CCN3 in the regulation of clear cell renal cell carcinoma (RCC) biology raises several scientific concerns, and reveals flaws in the reviewing process which appear to have resulted in the dissemination of conclusions that are not supported by proper experimental procedures. In the example presented here, the observed biological effects are attributed to a high molecular weight "CCN3" protein which is detected by a single commercial antibody that was not shown in the experimental conditions used by the authors to be a valid reagent capable of stringently detecting the "canonical" CCN3 protein. Experiments establishing that inhibiting the production of high molecular weight "CCN3" protein would reverse these biological effects were not performed. The case discussed here clearly demonstrates that unreliable data can go through peer reviewing and be published. As the data can end up being cited and used as a potential reference by new investigators in the field, we believe that such data can throw roadblocks across the scientific path of inquiry and mislead investigations. We therefore raise awareness for the need of a more stringent peer reviewing process in which assurance can be had that the strength and precision of the data have been thoroughly checked by experts in the CCN field, and previous work properly referenced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».