Cite me! Perspectives on coercive citation in reviewing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study builds on previous discussion of an important area for both academics and academic journals – the issue of reviewers inappropriately asking for (or “coercing”) citation of their own work. That situation creates an opportunity for (hopefully a small number of) academics to engage in unethical behaviour, often with the goal of increasing their citation count. This study aims to draw attention to this often-overlooked issue, critically considering potential reviewer motivations and offering possible remedies. Design/methodology/approach This study reviews literature and critically discusses this issue, offering a typology for coercive citation suggestions and sharing previously unpublished commentary from Editors of leading journals. Findings This study provides a typology of reviewer motivations for coercing citations, suggests potential remedies and considers the positive and negative impacts of these suggestions. Originality/value This study identifies an area known from multiple discussions to be important to academics and Editors, where many want changes in journals’ practices. In response, this study provides recommendations for easy changes that would decrease the opportunity for unethical behaviour by reviewers and also, for some journals, improve the quality of reviews.
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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 | 0,148 | 0,428 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,057 |
| Communication savante | 0,027 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».