What difference might retractions make? An estimate of the potential epistemic cost of retractions on meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
The extent to which a retraction might require revising previous scientific estimates and beliefs - which we define as the epistemic cost - is unknown. We collected a sample of 229 meta-analyses published between 2013 and 2016 that had cited a retracted study, assessed whether this study was included in the meta-analytic estimate and, if so, re-calculated the summary effect size without it. The majority (68% of N = 229) of retractions had occurred at least one year prior to the publication of the citing meta-analysis. In 53% of these avoidable citations, the retracted study was cited as a candidate for inclusion, and only in 34% of these meta-analyses (13% of total) the study was explicitly excluded because it had been retracted. Meta-analyses that included retracted studies were published in journals with significantly lower impact factor. Summary estimates without the retracted study were lower than the original if the retraction was due to issues with data or results and higher otherwise, but the effect was small. We conclude that meta-analyses have a problematically high probability of citing retracted articles and of including them in their pooled summaries, but the overall epistemic cost is contained.
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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 | 0,533 | 0,909 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».