MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2474558075 · doi:10.1302/2046-3758.56.bjr-2016-0047

Retractions in orthopaedic research

2016· article· en· W2474558075 sur OpenAlexaff
James Yan, Austin MacDonald, L-P. Baisi, Nathan Evaniew, Mohit Bhandari, Michelle Ghert

Notice bibliographique

RevueBone and Joint Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScientific misconductScrutinyMisconductImpact factorMedicineCochrane LibraryMEDLINEData extractionMeta-analysisAlternative medicinePolitical sciencePathologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Despite the fact that research fraud and misconduct are under scrutiny in the field of orthopaedic research, little systematic work has been done to uncover and characterise the underlying reasons for academic retractions in this field. The purpose of this study was to determine the rate of retractions and identify the reasons for retracted publications in the orthopaedic literature. METHODS: Two reviewers independently searched MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library (1995 to current) using MeSH keyword headings and the 'retracted' filter. We also searched an independent website that reports and archives retracted scientific publications (www.retractionwatch.com). Two reviewers independently extracted data including reason for retraction, study type, journal impact factor, and country of origin. RESULTS: One hundred and ten retracted studies were included for data extraction. The retracted studies were published in journals with impact factors ranging from 0.000 (discontinued journals) to 13.262. In the 20-year search window, only 25 papers were retracted in the first ten years, with the remaining 85 papers retracted in the most recent decade. The most common reasons for retraction were fraudulent data (29), plagiarism (25) and duplicate publication (20). Retracted articles have been cited up to 165 times (median 6; interquartile range 2 to 19). CONCLUSION: The rate of retractions in the orthopaedic literature is increasing, with the majority of retractions attributed to academic misconduct and fraud. Orthopaedic retractions originate from numerous journals and countries, indicating that misconduct issues are widespread. The results of this study highlight the need to address academic integrity when training the next generation of orthopaedic investigators.Cite this article: J. Yan, A. MacDonald, L-P. Baisi, N. Evaniew, M. Bhandari, M. Ghert. Retractions in orthopaedic research: A systematic review. Bone Joint Res 2016;5:263-268. DOI: 10.1302/2046-3758.56.BJR-2016-0047.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheIntégrité de la recherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarechercheIntégrité de la recherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,194
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,611
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1940,611
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0280,027
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBone and Joint ResearchMême sujetAcademic integrity and plagiarismCatégorieMétarechercheTravaux en français237 207