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Enregistrement W4384931546 · doi:10.1177/09610006231187686

Pedagogical strategy for scholarly communication literacy and avoiding deceptive publishing practices

2023· article· en· W4384931546 sur OpenAlexaff
Jairo Buitrago, Jonathan Hernández Pérez

Notice bibliographique

RevueJournal of Librarianship and Information Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingPublic relationsScholarly communicationLiteracyPerspective (graphical)Best practiceSociologyPsychologyPolitical sciencePedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informing and supporting researchers’ understanding of the challenges of scholarly communication, particularly how to avoid deceptive publishing practices, remains a challenge for the academic community and its stakeholders. Over the past decade, this community has developed various strategies to assist its members in addressing this issue. However, these measures do not seem to be sufficient, and many researchers, particularly younger and less experienced ones, continue to fall prey to predatory publications. This article presents a series of workshops on scholarly communication literacy as a pedagogical strategy to raise awareness and to prevent novice researchers from falling victim to the challenges of scholarly communication and unethical publishing practices. Most participants perceived these training workshops as an effective educational approach. The results of these educational seminars demonstrate that this type of pedagogical strategy that consists of training, awareness-raising, and prevention approaches is a key factor to informing and warning novice researchers about scholarly communication pitfalls and deceptive publishing practices.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,211 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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