Ranking major and minor research misbehaviors: results from a survey among participants of four World Conferences on Research Integrity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Codes of conduct mainly focus on research misconduct that takes the form of fabrication, falsification, and plagiarism. However, at the aggregate level, lesser forms of research misbehavior may be more important due to their much higher prevalence. Little is known about what the most frequent research misbehaviors are and what their impact is if they occur. METHODS: A survey was conducted among 1353 attendees of international research integrity conferences. They were asked to score 60 research misbehaviors according to their views on and perceptions of the frequency of occurrence, preventability, impact on truth (validity), and impact on trust between scientists on 5-point scales. We expressed the aggregate level impact as the product of frequency scores and truth, trust and preventability scores, respectively. We ranked misbehaviors based on mean scores. Additionally, relevant demographic and professional background information was collected from participants. RESULTS: Response was 17% of those who were sent the invitational email and 33% of those who opened it. The rankings suggest that selective reporting, selective citing, and flaws in quality assurance and mentoring are viewed as the major problems of modern research. The "deadly sins" of fabrication and falsification ranked highest on the impact on truth but low to moderate on aggregate level impact on truth, due to their low estimated frequency. Plagiarism is thought to be common but to have little impact on truth although it ranked high on aggregate level impact on trust. CONCLUSIONS: We designed a comprehensive list of 60 major and minor research misbehaviors. Our respondents were much more concerned over sloppy science than about scientific fraud (FFP). In the fostering of responsible conduct of research, we recommend to develop interventions that actively discourage the high ranking misbehaviors from our study.
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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 | 0,242 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle