Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Predatory journals have been acknowledged as an increasing concern in the scholarly literature over the last decade, but research on the subject has been sparse. Research that has focused on predatory journals in the Canadian context has been even rarer, and limited to work focused on a single university. This study explores publishing trends in predatory journals by authors affiliated with Canadian universities. Methods: Articles published by authors at 30 Canadian universities, including all universities in the U15, were pulled from select predatory journals. Key data including author affiliation, article type, discipline, and grant information were extracted from the articles. Results: All universities in the study were found to have publications in predatory journals. The health sciences accounted for 72% of the publications, and the sciences for 20%. Research articles accounted for 50% of the articles. Opinion, editorial, or commentary pieces accounted for 24% and 19% were review articles. Grant funding was indicated in 34% of the articles, with NSERC and CIHR being top funders. The research-intensive U15 universities were found to publish more in predatory journals than their non-U15 compatriots, even when the universities were of similar size. Discussion: Canadian scholars were found to publish in predatory journals, particularly those scholars from the health sciences and research-intensive U15 universities. Grant funding was common, and often came from high profile funders like NSERC and CIHR. This study suggests that policy and education initiatives may be warranted in Canadian contexts, especially in the health sciences and at research-intensive universities.
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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 | 0,013 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».