Analysis and Correction of Inappropriate Image Duplication: The <i>Molecular and Cellular Biology</i> Experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study analyzed 960 papers published in Molecular and Cellular Biology (MCB) from 2009-2016 and found 59 (6.1%) to contain inappropriately duplicated images. The 59 instances of inappropriate image duplication led to 42 corrections, 5 retractions and 12 instances in which no action was taken. Our experience suggests that the majority of inappropriate image duplications result from errors during figure preparation that can be remedied by correction. Nevertheless, ~10% of papers with inappropriate image duplications in MCB were retracted. If this proportion is representative, then as many as 35,000 papers in the literature are candidates for retraction due to image duplication. The resolution of inappropriate image duplication concerns after publication required an average of 6 h of journal staff time per published paper. MCB instituted a pilot program to screen images of accepted papers prior to publication that identified 12 manuscripts (14.5% out of 83) with image concerns in two months. The screening and correction of papers before publication required an average of 30 min of staff time per problematic paper. Image screening can identify papers with problematic images prior to publication, reduces post-publication problems and requires significantly less staff time than the correction of problems after publication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,106 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».