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Enregistrement W4415595819 · doi:10.1073/pnas.2524787122

Reply to Singer: Strike paper mills at the root

2025· article· en· W4415595819 sur OpenAlexaff
Reese Richardson, Spencer S. Hong, Jennifer A. Byrne, Thomas Stoeger, Luı́s A. Nunes Amaral

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthusiasmAction (physics)Root (linguistics)Human resourcesCall to actionSociology of scientific knowledgeScientific evidenceRoot cause

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Singer for his commentary ( 1 ) on our study ( 2 ).We share his enthusiasm for fighting industrialized scientific fraud and agree that the scientific community should prioritize developing new, scalable strategies for identifying fraudulent manuscripts pre-and post-publication.We also hope that science-of-science approaches can be used to characterize factors underlying the growth of the industry, design interventions and evaluate their efficacy.We echo Singer's sentiments and prior calls to action ( 3 , 4 ).However, the rise of industrialized scientific fraud should not be thought of as inevitable.We believe that the emergent industry for scientific fraud is most likely a consequence of a hypercompetitive and highly unequal scientific enterprise, not a consequence of human nature nor any "tragedy of the commons" ( 5 ) fundamental to human scientific behavior.In the scientific enterprise we have come to inhabit, scientists compete with their peers for a scarce pool of resources and career opportunities and evaluate each other with easily gamed metrics ( 6 ).This environment was built through a series of deliberate policy decisions.Deliberate policy decisions can therefore create a fairer, more sustainable environment where aspiring scientists and professionals are not driven to engage in systematic scientific fraud.Until this change occurs, we fear that stakeholders will be stuck employing reactive, insufficient measures to which paper mills and similar organizations can easily adapt.In the meantime, scientists should ensure that new countermeasures against scientific fraud, such as those described by Singer, are carefully designed to hamper fraudulent science while not impeding genuine science ( 7 ).Paper mills thrive in a world where increased "productivity"-however misguidedly defined-has become the apparent goal of research and scholarship.Introducing additional steps that are not meaningfully enforced or that are easy to circumvent will only gift unfair competitive advantages to defectors.For instance, in response to journals now routinely employing text-similarity software to combat plagiarism in submissions, paper mills now frequently advertise access to this software to mask plagiarism before it is discovered by the journal (one such advertisement is shown in Fig. 1 ).Singer also states that journals "that cannot guarantee authenticity will shed credibility and, eventually, impact factor".We caution that this should not be taken as a foregone conclusion.The examples presented in ref. 2 suggest journals and publishers rarely face consequences (including informal consequences like reputational harm) due to breaches in quality control, even on a large scale.Indeed, paper mills exist to facilitate the manipulation of markers of success and reputation.These markers can include citation-based metrics ( 8 ) like journal impact factor ( 9 ).We encourage further empirical study of the factors influencing the frequency and severity of measurable reputational harm to journals and publishers after large-scale breaches of publication integrity.

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
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptMétarechercheIntégrité de la recherche
Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · 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.

MétarechercheIntégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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