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Enregistrement W4362590789 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e15184

COVID-19 retracted publications on retraction watch: A systematic survey of their pre-prints and citations

2023· article· en· W4362590789 sur OpenAlexaff
Zainab Syed, Fatema Syed, Lehana Thabane, Myanca Rodrigues

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Citation2019-20 coronavirus outbreakScientific misconductSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineLibrary scienceAlternative medicineComputer sciencePathologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Studies related to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) were frequently published as pre-prints prior to undergoing peer-review. However, several publications were later retracted due to ethical concerns or study misconduct. Although these studies have been retracted, the availability of their corresponding pre-prints has never been formally investigated, and may result in the spread of misinformation if they are being used to inform decision-making. Methods: Our objective was to conduct a systematic survey of retracted COVID-19 publications listed on the Retraction Watch database as of August 15th, 2021. We assessed the availability of corresponding pre-prints for retracted publications, and documented the number of citations and online views. Results: Our study included 140 retracted COVID-19 publications, and we could not retrieve corresponding pre-prints for 132 retracted publications in our study (94%). Although we were unable to find the majority of pre-prints, they had already been disseminated, with a maximal citation count of 593 and Altmetric score of 558,928. Conclusion: While it is reassuring that most corresponding pre-prints could not be retrieved, our study highlights the need for online platforms and journals to employ quality assurance methods to prevent the spread of misinformation through citation of retracted papers.

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
Observationnelhigh
gptMétarechercheBibliométrieIntégrité de la recherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,261 · 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 rechercheBibliométrie

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

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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