Checklists to detect potential predatory biomedical journals: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increase in the number of predatory journals puts scholarly communication at risk. In order to guard against publication in predatory journals, authors may use checklists to help detect predatory journals. We believe there are a large number of such checklists yet it is uncertain whether these checklists contain similar content. We conducted a systematic review to identify checklists that help to detect potential predatory journals and examined and compared their content and measurement properties. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, ERIC, Web of Science and Library, and Information Science & Technology Abstracts (January 2012 to November 2018); university library websites (January 2019); and YouTube (January 2019). We identified sources with original checklists used to detect potential predatory journals published in English, French or Portuguese. Checklists were defined as having instructions in point form, bullet form, tabular format or listed items. We excluded checklists or guidance on recognizing "legitimate" or "trustworthy" journals. To assess risk of bias, we adapted five questions from A Checklist for Checklists tool a priori as no formal assessment tool exists for the type of review conducted. RESULTS: Of 1528 records screened, 93 met our inclusion criteria. The majority of included checklists to identify predatory journals were in English (n = 90, 97%), could be completed in fewer than five minutes (n = 68, 73%), included a mean of 11 items (range = 3 to 64) which were not weighted (n = 91, 98%), did not include qualitative guidance (n = 78, 84%), or quantitative guidance (n = 91, 98%), were not evidence-based (n = 90, 97%) and covered a mean of four of six thematic categories. Only three met our criteria for being evidence-based, i.e. scored three or more "yes" answers (low risk of bias) on the risk of bias tool. CONCLUSION: There is a plethora of published checklists that may overwhelm authors looking to efficiently guard against publishing in predatory journals. The continued development of such checklists may be confusing and of limited benefit. The similarity in checklists could lead to the creation of one evidence-based tool serving authors from all disciplines.
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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 | 0,079 | 0,457 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,065 | 0,251 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
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 ».