Should I include studies from “predatory” journals in a systematic review? Interim guidance for systematic reviewers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: A systematic review involves the identification, evaluation, and synthesis of the best-available evidence to provide an answer to a specific question. The "best-available evidence" is, in many cases, a peer-reviewed scientific article published in an academic journal that details the conduct and results of a scientific study. Any potential threat to the validity of these individual studies (and hence the resultant synthesis) must be evaluated and critiqued.In science, the number of predatory journals continue to rise. Studies published in predatory journals may be of lower quality and more likely to be impacted by fraud and error compared to studies published in traditional journals. This poses a threat to the validity of systematic reviews that include these studies and, therefore, the translation of evidence into guidance for policy and practice. Despite the challenges predatory journals present to systematic reviewers, there is currently little guidance regarding how they should be managed.In 2020, a subgroup of the JBI Scientific Committee was formed to investigate this issue. In this overview paper, we introduce predatory journals to systematic reviewers, outline the problems they present and their potential impact on systematic reviews, and provide some alternative strategies for consideration of studies from predatory journals in systematic reviews. Options for systematic reviewers could include excluding all studies from suspected predatory journals, applying additional strategies to forensically examine the results of studies published in suspected predatory journals, setting stringent search limits, and applying analytical techniques (such as subgroup or sensitivity analyses) to investigate the impact of suspected predatory journals in a synthesis.
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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 | 0,633 | 0,890 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,024 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,017 |
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 ».