Violations of Standard Practices by Predatory Economics Journals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines factors associated with journals’ violations of scholarly ethics, referred to as predatory practices. The investigation uses a sample of economics journals listed in Cabells’ Predatory Reports with data collected from this report and the journals’ websites. Journals in this sample (average age 6.6 years) committed, on average, 7.1 predatory practices (1.9 minor, 3.3 moderate, and 1.9 severe). Notably, 90.5% of journals had a website but only 53.4% made articles accessible. India (27%), U.S. and Canada (22.3%), Nigeria (16%), and China (8.1%) were the leading locations of predatory journals. By applying Poisson regression, we examine whether web presence, accessibility of articles, journal’s age, and journal’s region help explain the number and types of predatory practices. All these factors are statistically associated with the number of minor predatory practices followed by these journals. Further, a journal’s age and region relate to the number of both moderate and severe predatory practices, unambiguously signaling deceptive and unethical publishing practices. Economics journals from India (China) have more (less) predatory practices than other regions. The results suggest that as journals age, they tend to move across types of predatory practices, which may make journals appear less predatory.
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.
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 | 0,035 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 découle