EL CRECIENTE DESAFÍO DE LA PUBLICACIÓN PREDATORIA: LAMAMIENTO A LA ACCIÓN
Notice bibliographique
Résumé
La Publicación Predatoria (PP) ha sido un creciente desafío desde que surgió el método de publicación en línea y de acceso abierto 1 .El término PP fue acuñado en 2010 por Jeffrey Beall, quien explicó que la misión de las editoriales predatorias era "aprovechar para beneficio propio el modelo de acceso abierto donde los autores pagan una tarifa por publicar su material" 1:15 .La publicación en revistas predatorias se está convirtiendo en una industria que amenaza la integridad del descubrimiento científico y la erudición 2 .La PP no solo malgasta fondos y otros recursos 3 sino que también resulta perjudicial para la reputación y carrera profesional de los autores.Impide la difusión de conocimientos significativos porque es posible que la información que se publica en revistas predatorias no sea creíble o confiable 4 .Esto genera preocupación en el ámbito de la Enfermería y las Ciencias Biomédicas cuando se citan materiales de PP en revistas legítimas 5-6 o cuando se los incluye en síntesis de evidencias publicadas en revistas legítimas 7 .Dichas citas pueden alterar resultados 7 y/o afectar la atención provista a los pacientes 8 .Es preocupante que la cantidad de revistas predatorias siga aumentando en varias disciplinas 9 sin 'señales de aminorar su marcha': la lista Cabells Scholarly Analytics de posibles revistas predatorias incluye 17.000 publicaciones 10 .Aunque se ha escrito mucho sobre PP, sigue habiendo notoria escasez de estudios empíricos sobre el tema en todas las disciplinas 9 , incluida la Enfermería 4,9 .En este editorial destacamos las mejores prácticas para la publicación académica, debatimos perspectivas actuales sobre la PP e identificamos estrategias para poner fin al envío de materiales a revistas predatorias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».