Mapping nine decades of research integrity studies (1935–2024): A scientometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research integrity is fundamental to responsible research practice. Despite attention, the intellectual structure and evolution of this field remains underexplored. This study maps the knowledge landscape of research integrity, identifying key themes, contributions, and trends. METHODS: A scientometric analysis was conducted on 6,895 records from Web of Science and Scopus (1935-2024). CiteSpace facilitated network analysis, including co-authorship, keyword co-occurrence, and co-citation patterns, while burst detection identified topics. RESULTS: Research integrity studies have grown significantly since the 1980s, with interdisciplinary collaboration. Keyword and co-citation analyses reveal a shift from early discussions on scientific misconduct to concerns such as open science, AI ethics, and research governance. A collaboration network has emerged, with leading contributions from North America, Europe, and Asia. CONCLUSIONS: Research integrity has matured into an interdisciplinary field, reaching academic consensus with growing integration of policies, regulations, and technology. Future research is expected to focus on AI's role in research integrity. Key areas of concern include algorithmic bias, automation ethics, and implications for scholarly publishing. Open science and transparency will remain central, particularly in addressing data fabrication, paper mills, and predatory publishing. Institutional policies will continue evolving, embedding integrity principles into governance and public engagement initiatives.
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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 | 0,029 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,097 | 0,150 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».