Notice bibliographique
Résumé
Abstract Publication in scientific journals remains the primary method to disseminate research findings; however, the landscape of scientific publication is rapidly changing. For instance, although open access publication has led to unprecedented opportunities to share information with the global scientific community, it has also contributed to the rise of “predatory journals.” These journals accept fees to publish articles without promised quality checks (e.g. peer review). In order to better understand current publication practices and the threat predatory journals pose, this session will: 1) Briefly summarize the history of scientific publication and how the current model of peer-reviewed publication developed. 2) Define predatory journals and review components of the international consensus definition (false or misleading information, deviation from best editorial and publication practices, lack of transparency, aggressive/indiscriminate solicitation; Nature doi.org/10.1038/d41586-019-03759-y). 3) Summarize empirical studies that have assessed the current burden of predatory journals. A broad group of stakeholders are affected by these journals, including researchers and the public. 4) Provide a practical approach for audience members to distinguish between predatory and legitimate journals. 5) Highlight some key developments that will lead to new publication models in the future.
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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 | 0,044 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,026 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».