THE GROWING CHALLENGE OF PREDATORY PUBLISHING: A CALL FOR ACTION
Notice bibliographique
Résumé
Predatory publishing (PP) is a growing challenge since the emergence of an online and openaccess publishing model 1 .The term PP was first coined in 2010 by Jeffrey Beall who explained that the mission of predatory publishers was "to exploit the author-pays, open-access model for their own profit" 1:15 .Publishing in predatory journals is becoming an industry that threatens the integrity of scientific discovery and scholarship 2 .PP not only wastes funding and other resources 3 , but it is also detrimental to authors' reputation and careers.It impedes meaningful knowledge dissemination due to the fact that information published in predatory journals may not be credible or reliable 4 .This is a cause for concern to nursing and the biomedical sciences when PP is cited in legitimate journals [5][6] or when they are included in evidence syntheses published in legitimate journals 7 .Such citations have the potential of altering results 7 and/or impacting patient care 8 .Of concern, the number of predatory journals continues to increase across disciplines 9 with 'no signs of slowing' -Cabells Scholarly Analytics list of suspected predatory journals includes 17,000 journal titles! 10 Although much has been written about PP, there continues to be a notable lack of empirical studies on PP across all disciplines 9 including nursing 4,9 .In this editorial, we highlight best practices for scholarly publishing, discuss current perspectives on PP, and identify strategies to halt submissions to predatory journals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».