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Enregistrement W2613383989 · doi:10.1186/s41073-017-0031-1

Retractions in cancer research: a systematic survey

2017· article· en· W2613383989 sur OpenAlexaff
Anthony Bozzo, Kamal Bali, Nathan Evaniew, Michelle Ghert

Notice bibliographique

RevueResearch Integrity and Peer Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensJuravinski HospitalHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact factorMEDLINEMedicineDescriptive statisticsFamily medicineLibrary scienceComputer sciencePolitical scienceLawStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The annual number of retracted publications in the scientific literature is rapidly increasing. The objective of this study was to determine the frequency and reason for retraction of cancer publications and to determine how journals in the cancer field handle retracted articles. METHODS: We searched three online databases (MEDLINE, Embase, The Cochrane Library) from database inception until 2015 for retracted journal publications related to cancer research. For each article, the reason for retraction was categorized as plagiarism, duplicate publication, fraud, error, authorship issues, or ethical issues. Accessibility of the retracted article was defined as intact, removed, or available but with a watermark over each page. Descriptive data was collected on each retracted article including number of citations, journal name and impact factor, study design, and time between publication and retraction. The publications were screened in duplicated and two reviewers extracted and categorized data. RESULTS: Following database search and article screening, we identified 571 retracted cancer publications. The majority (76.4%) of cancer retractions were issued in the most recent decade, with 16.6 and 6.7% of the retractions in the prior two decades respectively. Retractions were issued by journals with impact factors ranging from 0 (discontinued) to 55.8. The average impact factor was 5.4 (median 3.54, IQR 1.8-5.5). On average, a retracted article was cited 45 times (median 18, IQR 6-51), with a range of 0-742. Reasons for retraction include plagiarism (14.4%), fraud (28.4%), duplicate publication (18.2%), error (24.2%), authorship issues (3.9%), and ethical issues (2.1%). The reason for retraction was not stated in 9.8% of cases. Twenty-nine percent of retracted articles remain available online in their original form. CONCLUSIONS: Retractions in cancer research are increasing in frequency at a similar rate to all biomedical research retractions. Cancer retractions are largely due to academic misconduct. Consequences to cancer patients, the public at large, and the research community can be substantial and should be addressed with future research. Despite the implications of this important issue, some cancer journals currently fall short of the current guidelines for clearly stating the reason for retraction and identifying the publication as retracted.

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

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,331
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,331
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0210,026
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,717
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,087 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations83
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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