Exploring the characteristics, global distribution and reasons for retraction of published articles involving human research participants: a literature survey
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Article retraction is a measure taken by journals or authors where there is evidence of research misconduct or error, redundancy, plagiarism or unethical research. Recently, the retraction of scientific publications has been on the rise. In this survey, we aimed to describe the characteristics and distribution of retracted articles and the reasons for retractions. METHODS: We searched retracted articles on the PubMed database and Retraction Watch website from 1980 to February 2016. The primary outcomes were the characteristics and distribution of retracted articles and the reasons for retractions. The secondary outcomes included how article retractions were handled by journals and how to improve the journal practices toward article retractions. RESULTS: We included 1,339 retracted articles. Most retracted articles had six authors or fewer. Article retraction was most common in the USA (26%), Japan (11%) and Germany (10%). The main reasons for article retraction were misconduct (51%, n = 685) and error (14%, n = 193). There were 66% (n = 889) of retracted articles having male senior or corresponding authors. Of the articles retracted after August 2010, 63% (n = 567) retractions were reported on Retraction Watch. Large discrepancies were observed in the ways that different journals handled article retractions. For instance, articles were completely withdrawn from some journals, while in others, articles were still available with no indication of retraction. Likewise, some retraction notices included a detailed account of the events that led to article retraction, while others only consisted of a statement indicating the article retraction. CONCLUSION: The characteristics, geographic distribution and reasons for retraction of published articles involving human research participants were examined in this survey. More efforts are needed to improve the consistency and transparency of journal practices toward article retractions.
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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheIntégrité de la recherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | MétarechercheBibliométrieIntégrité de la recherche Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,079 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».