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Enregistrement W4402878363 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e38620

Retracted articles in scientific literature: A bibliometric analysis from 2003 to 2022 using the Web of Science

2024· article· en· W4402878363 sur OpenAlexaff
Malcolm Koo, Shih-Chun Lin

Dossier post-publication

OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTzu Chi College of TechnologyTzu Chi University
Mots-clésWeb of scienceBibliometricsData scienceLibrary scienceComputer scienceEngineering ethicsManagement scienceMEDLINEEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retractions serve a crucial role in maintaining the integrity and accuracy of scientific literature. There has been growing interest in understanding the patterns behind retractions. This bibliometric study analyzed retracted articles published between 2003 and 2022, indexed by the Science Citation Index Expanded of the Web of Science Core Collection database. A total of 8466 retracted articles were identified, revealing an overall increase up to 2019, followed by a decline. A total of 109 countries contributed to the retracted articles, with China and the United States having the highest absolute numbers. In addition, the articles were published in 2347 different journals, with Tumor Biology recording the largest number of retracted articles. The top 10 most cited retracted articles indicated that data and image integrity issues were the main reasons for retraction. The primary reasons for retractions, identified by linking the retracted articles to the Retraction Watch Database, were data and results issues followed by plagiarism and duplication. In conclusion, the present bibliometric study offered an overview of the status of retracted articles indexed by the Web of Science Core Collection over the past two decades. These findings provide insight into areas where scientific integrity may be compromised and serve as a guide to foster a responsible research environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheBibliométrieIntégrité de la recherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrieMétarechercheIntégrité de la recherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,1130,164
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,370
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation · Méthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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