An approach to conference selection and evaluation: advice to avoid “predatory” conferences
Notice bibliographique
Résumé
With an ever increasing number of academic conferences being offered and a growing concern regarding the appearance of “predatory conferencing”, the optimal use of one’s “conference time” has become complicated. It is particularly important for medical students and residents, due to both limited time and resources, to choose conferences to achieve the most benefit for their academic careers, however little information is available to provide guidance. We gathered current practices and perceptions from a wide number of faculty and residents to provide insights into their decision making process for conference evaluation and selection. We surveyed using an online program (SurveyMonkey®) 150 faculty members and medical residents at University of Calgary requesting them to rank factors, which may be useful in their conference selection. We also evaluated both faculty and resident’s knowledge of and exposure to presumed “predatory” science. Responses were anonymized and collated. The most important factors in selecting a conference(s) for residents is being focused on their area of interest, having an opportunity to present work, having well known respected plenary speakers, networking potential and being recommended by colleagues. Residents placed more importance on cost, location and time of year of the conference than faculty. Faculty placed more emphasis on networking potential, sponsoring organization, obtaining continuing professional development credits and the likelihood that cutting edge research will be presented. Most faculty (71%) had received correspondence from presumed “predatory” publishers or conferences, however only 56% of residents had ever either heard of or had education about “predatory science”. Experienced faculty need to provide advice and mentorship to trainees on conference value. In the absence of any formal tool for assessing conference quality their proactive guidance remains critical for medical students and residents. There is a significant lack of awareness and education for both trainees and some faculty around “predatory” publications and conferencing making them particularly vulnerable to misusing time and resources. Improved knowledge, education and new metrics are required to safeguard the academic community in this new era of “predatory academia”.
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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 | 0,265 | 0,467 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».