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Enregistrement W3184881082 · doi:10.1186/s12910-021-00667-7

Preprints in times of COVID19: the time is ripe for agreeing on terminology and good practices

2021· article· en· W3184881082 sur OpenAlexaff
Raffaella Ravinetto, Céline Caillet, Muhammad H. Zaman, Jerome Amir Singh, Philippe J. Guérin, Aasim Ahmad, Carlos E. Durán, Amar Jesani, Ana Palmero, Laura Merson, Peter Horby, Emmanuel Bottieau, Tammy Hoffmann, Paul N. Newton

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyPhilosophy of medicineSocial mediaInternet privacyPeer reviewPublic relationsPolitical scienceComputer scienceLawMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over recent years, the research community has been increasingly using preprint servers to share manuscripts that are not yet peer-reviewed. Even if it enables quick dissemination of research findings, this practice raises several challenges in publication ethics and integrity. In particular, preprints have become an important source of information for stakeholders interested in COVID19 research developments, including traditional media, social media, and policy makers. Despite caveats about their nature, many users can still confuse pre-prints with peer-reviewed manuscripts. If unconfirmed but already widely shared first-draft results later prove wrong or misinterpreted, it can be very difficult to "unlearn" what we thought was true. Complexity further increases if unconfirmed findings have been used to inform guidelines. To help achieve a balance between early access to research findings and its negative consequences, we formulated five recommendations: (a) consensus should be sought on a term clearer than 'pre-print', such as 'Unrefereed manuscript', "Manuscript awaiting peer review" or ''Non-reviewed manuscript"; (b) Caveats about unrefereed manuscripts should be prominent on their first page, and each page should include a red watermark stating 'Caution-Not Peer Reviewed'; (c) pre-print authors should certify that their manuscript will be submitted to a peer-review journal, and should regularly update the manuscript status; (d) high level consultations should be convened, to formulate clear principles and policies for the publication and dissemination of non-peer reviewed research results; (e) in the longer term, an international initiative to certify servers that comply with good practices could be envisaged.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,527
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,739
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5270,739
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0150,041
Communication savante0,0640,036
Science ouverte0,0120,022
Intégrité de la recherche0,0220,045
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,062

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,240 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreCommentaire

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

En bref

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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