MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3016958967 · doi:10.1186/s12916-020-01550-9

Stress testing journals: a quasi-experimental study of rejection rates of a previously published paper

2020· article· en· W3016958967 sur OpenAlexafffund
Kelly D. Cobey, Danielle B. Rice, Manoj M. Lalu, Daniel Abramowitz, Nadera Ahmadzai, Heather Cunningham, Ana Patricia Ayala, Hana Raffoul, Faizan Khan, Larissa Shamseer, David Moher

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of TorontoMcGill UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineStress testing (software)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background When a journal receives a duplicate publication, the ability to identify the submitted work as previously published, and reject it, is an assay to publication ethics best practices. The aim of this study was to evaluate how three different types of journals, namely open access (OA) journals, subscription-based journals, and presumed predatory journals, responded to receiving a previously published manuscript for review. Methods We performed a quasi-experimental study in which we submitted a previously published article to a random sample of 602 biomedical journals, roughly 200 journals from each journal type sampled: OA journals, subscription-based journals, and presumed predatory journals. Three hundred and three journals received a Word version in manuscript format, while 299 journals received the formatted publisher’s PDF version of the published article. We then recorded responses to the submission received after approximately 1 month. Responses were reviewed, extracted, and coded in duplicate. Our primary outcome was the rate of rejection of the two types of submitted articles (PDF vs Word) within our three journal types. Results We received correspondence back from 308 (51.1%) journals within our study timeline (32 days); ( N = 46 predatory journals, N = 127 OA journals, N = 135 subscription-based journals). Of the journals that responded, 153 received the Word version of the paper, while 155 received the PDF version. Four journals (1.3%) accepted our paper, 291 (94.5%) journals rejected the paper, and 13 (4.2%) requested a revision. A chi-square test looking at journal type, and submission type, was significant ( χ 2 (4) = 23.50, p < 0.001). All four responses to accept our article came from presumed predatory journals, 3 of which received the Word format and 1 that received the PDF format. Less than half of journals that rejected our submissions did so because they identified ethical issues such as plagiarism with the manuscript (133 (45.7%)). Conclusion Few journals accepted our submitted paper. However, our findings suggest that all three types of journals may not have adequate safeguards in place to recognize and act on plagiarism or duplicate submissions.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,268 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC MedicineMême sujetAcademic integrity and plagiarismTravaux en français237 207