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Enregistrement W4313208965 · doi:10.4103/0973-3698.364675

Disseminating Biomedical Research: Predatory Journals and Practices

2022· article· en· W4313208965 sur OpenAlexaff
Hassan Khan, Mona Ghannad, David Moher

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDisseminationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predatory journals are journals that do not adhere to best editorial and publication practices.They often provide false or misleading information.Similarly, predatory journals have a long history of sending often aggressive and indiscriminate invitations to submit articles to them.Finally, these journals lack transparency regarding their operations.There are a large number of predatory journals that include hundreds of thousands of articles, including millions of participants who have participated in clinical research and thousands of animals included in preclinical research.The quality of reporting of these articles is disturbingly low.Unfortunately, these articles have been included in systematic reviews, meta-analyses and health policy documents.The extent to which the inclusion of these articles influence clinical practice guidelines and health policy is unknown.It is unlikely to be a zero influence.Similarly, these articles have managed to leak into what is considered trusted resources, such as PubMed.To combat the proliferation of predatory publishers and journals requires collaborative efforts on the part of many groups.Researchers need more education and resources about predatory journals.They need to be cautioned about responding to the aggressive and unsolicited E-mails they receive from these journals.Funders need to be more explicit about not allowing the use of article processing fees for publishing in predatory journals.Universities, other research organizations, and their respective libraries need to enhance their outreach concerning the problems of predatory journals and publishers.Similarly, there needs to be stronger guards against using publications from predatory journals in hiring, promotion and tenure portfolios.Finally, the research ecosystem should move away from conceptualizing whether journals are predatory or not, to a more nuanced view whereby journals and publishers are judged on their practices-high risk to lower risk.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheIntégrité de la rechercheBibliométrie
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptCommunication savanteIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,200
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,200
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0680,062
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,683
Tête enseignante GPT0,649
Écart entre enseignants0,034 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheIntégrité de la rechercheBibliométrieCommunication savante

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique · Autre

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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