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Enregistrement W4368360813 · doi:10.1177/08445621231172621

Research on Predatory Publishing in Health Care: A Scoping Review

2023· review· en· W4368360813 sur OpenAlexvenueno aff
Marilyn H. Oermann, Julee Waldrop, Leslie H. Nicoll, Gabriel M. Peterson, Kerry Simmons Drabish, Heather Carter‐Templeton, Jacqueline K. Owens, Teresa Moorman, Bridget S. Webb, Jordan Wrigley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingCINAHLMEDLINEHealth careGrey literatureScopusEmpirical researchMultidisciplinary approachScientific literatureMedicinePsychologyNursingPolitical scienceSocial scienceSociologyPsychological interventionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Predatory publishers and their associated journals have been identified as a threat to the integrity of the scientific literature. Research on the phenomenon of predatory publishing in health care remains unquantified. PURPOSE: To identify the characteristics of empirical studies on predatory publishing in the health care literature. METHODS: A scoping review was done using PubMed/MEDLINE, CINAHL, and Scopus databases. A total of 4967 articles were initially screened; 77 articles reporting empirical findings were ultimately reviewed. RESULTS: The 77 articles were predominantly bibliometric analyses/document analyses (n = 56). The majority were in medicine (n = 31, 40%) or were multidisciplinary (n = 26, 34%); 11 studies were in nursing. Most studies reported that articles published in predatory journals were of lower quality than those published in more reputable journals. In nursing, the research confirmed that articles in predatory journals were being cited in legitimate nursing journals, thereby spreading information that may not be credible through the literature. CONCLUSION: The purposes of the evaluated studies were similar: to understand the characteristics and extent of the problem of predatory publishing. Although literature about predatory publishing is abundant, empirical studies in health care are limited. The findings suggest that individual vigilance alone will not be enough to address this problem in the scholarly literature. Institutional policy and technical protections are also necessary to mitigate erosion of the scientific literature in health care.

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 rechercheCommunication savante
Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
gptCommunication savanteIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquemedium
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)0,403
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,321
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4030,321
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,3840,415
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0140,002
Science ouverte0,0120,000
Intégrité de la recherche0,0010,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,958
Tête enseignante GPT0,777
Écart entre enseignants0,181 · 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 rechercheCommunication savante

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

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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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