Ghostwriting in biomedicine: a review of the published literature
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The systematic review of biomedical ghostwriting has proven challenging due to problems in consistency and in study design. Moreover, authorship guidelines established by the International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE) may have inadvertently created opportunities to potentiate ghostwriting. Given continued interest in ghostwriting by the International Society of Medical Publication Professionals (ISMPP) and other organizations, we undertook an analysis of ghostwriting in the biomedical literature.Methods: We searched PubMed (search terms: ghost writ*, ghostwrit*, ghost writer, ghostwriter, ghostwriting and ghost writing). Results, including abstracts, were reviewed for relevance (relationship to ghostwriting in biomedical journals) to aid in removal of inapplicable work and duplicate publications. After review, we consolidated expert opinions for publication professionals.Results: Overlap was poor across search terms; of 181 unique papers identified, most (112/181) were opinion pieces. An increasing number of papers are using the term “ghostwriting” to describe genetics as well as diverse phenomena of misattributed authorship, including “ghost authorship”. Eight primary studies and 1 systematic review of ghostwriting incidence were identified, reporting prevalence ranging from <1% to 91%, in varied settings using differing methods and definitions of ghostwriting. Suggestions for avoiding ghostwriting include early consensus building and better definitions of authorship among manuscript teams.Discussion: The prevalence and definition of ghostwriting remain unclear. Increased transparency and auditable authorship practices that align with specific guidelines may aid in the avoidance of ghostwriting. In addition, MeSH or clearer indexing terms may be helpful to separate usages of ghostwriting in scientific settings (e.g. genetic research) versus biomedical publishing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».