Tools, techniques, methods, and processes for the detection and mitigation of fraudulent or erroneous data in evidence synthesis: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aims to identify, catalogue, and characterize previously reported tools, techniques, methods, and processes that have been recommended or used by evidence synthesizers to detect fraudulent or erroneous data and mitigate its impact. INTRODUCTION: Decision-making for policy and practice should always be underpinned by the best available evidence-typically peer-reviewed scientific literature. Evidence synthesis literature should be collated and organized using the appropriate evidence synthesis methodology, best exemplified by the role systematic reviews play in evidence-based health care. However, with the rise of "predatory journals," fraudulent or erroneous data may be invading this literature, which may negatively affect evidence syntheses that use this data. This, in turn, may compromise decision-making processes. INCLUSION CRITERIA: This review will include peer-reviewed articles, commentaries, books, and editorials that describe at least 1 tool, technique, method, or process with the explicit purpose of identifying or mitigating the impact of fraudulent or erroneous data for any evidence synthesis, in any topic area. Manuals, handbooks, and guidance from major organizations, universities, and libraries will also be considered. METHODS: This review will be conducted using the JBI methodology for scoping reviews and reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Databases and relevant organizational websites will be searched for eligible studies. Title and abstract, and, subsequently, full-text screening will be conducted in duplicate. Data from identified full texts will be extracted using a pre-determined checklist, while the findings will be summarized descriptively and presented in tables. REVIEW REGISTRATION: Open Science Framework https://osf.io/u8yrn.
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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 | 0,210 | 0,670 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 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 ».