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Enregistrement W2899425819 · doi:10.1192/bja.2018.56

Predatory journals and dubious publishers: how to avoid being their prey

2018· article· en· W2899425819 sur OpenAlexaff
Steve Kisely

Notice bibliographique

RevueBJPsych Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingDirectoryRevenueInternet privacyDeclarationReading (process)AdvertisingWorld Wide WebPolitical scienceBusinessComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Open access publishing has a dark side, the predatory publishers and journals that exist for revenue rather than scholarly activity. This article helps researchers to: (1) identify some of the commonly used tactics and characteristics of predatory publishing; and (2) avoid falling prey to them. In summary, authors should choose the journal for submission themselves and never respond to unsolicited emails. It is also important to check blacklists such as ‘Stop Predatory Journals’ and whitelists such the Directory of Open Access Journals. LEARNING OBJECTIVES After reading this article, readers should be able to do the following: • be aware of the dangers of predatory journals and publishers • use blacklists of predatory journals and publishers’ whitelists of legitimate open access journals • be aware of warning signs that might suggest a predatory journal or publisher. DECLARATION OF INTEREST S.K. is on the editorial board of BJPsych International. He also receives five to ten spam emails a day from predatory journals and publishers.

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
gemmaMétarechercheCommunication savante
Domaine: Évaluation · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptIntégrité de la rechercheCommunication savante
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,175
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,175
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0130,017
Communication savante0,0230,028
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,008

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 Opus0,469
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,098 · 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.

MétarechercheCommunication savanteIntégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreMéthodes · Commentaire

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

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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