Characteristics of retracted articles in ophthalmology
Notice bibliographique
Résumé
The retraction of publications is a crucial aspect of scientific integrity; it aims to correct the literature and alert scholars and the general public by identifying and labelling articles that contain erroneous data, unreliable findings, or flawed conclusions. Identifying and characterizing retracted articles within the scientific literature is thus very important. The aims of this article were to characterize retracted articles in the ophthalmological literature. One hundred and fifty-one retracted articles published between 1966 and 2023 were retrieved. The number of retracted articles showed an upward trend from 2020 onwards. Ocular oncology (n = 37, 24.5 %) was the most frequently represented subspeciality in the retracted articles, despite retina and uveitis being the most published. The most frequent reason for retraction was fake data (n = 62, 38 %). The labelling of retracted articles on some websites was unsatisfactory, especially on the free-access illegal platform Sci-Hub. On the other hand, platforms such as Dimensions, Scite and Retraction Watch exhibit promising accuracy. Improving the labelling of retractions is needed to reduce the citation of articles after they have been retracted. Solutions to reach this goal are discussed in this article.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».