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Enregistrement W4415764435 · doi:10.1093/ejcts/ezaf320

Can we Trust the References? The Challenge of Misinformation in Medical Research

2025· article· en· W4415764435 sur OpenAlexaff
Paul Kurlansky, Stephen E. Fremes, Craig Smith

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationMedical researchMEDLINEThe InternetSubject (documents)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is the information on which we base our clinical decisions and research agendas reliable? References form the foundation of our published knowledge base. Are they properly cited? Do they truly provide the support claimed? A recently published study1 suggests that 16.6% of the references in scientific journals are quoted in error—in other words, they do not support the statements for which they are cited. To arrive at this conclusion, the authors canvassed the authors of some 765 380 citations in 263 610 online publications from 5 publishers of 670 scientific journals between 2018 and 2020. Authors, representing 72 countries (the United States, 20.8% and the United Kingdom, 11.2%, the most common), were asked numerous questions regarding a citation of one of their articles with a particular emphasis on the extent to which the author’s cited article supported the statement(s) attributed to it by the citing article. Interestingly and uniquely enough authors were also asked general questions about their experiences with inappropriate citation of their work, as well as any attempted actions that they had taken when encountering such inappropriate citations. Although representation was heaviest from the life (45.1%) and health sciences (35.5%), there were a broad array of fields surveyed with general consistency across the disciplines—13.1% error rate for the physical and environmental sciences and 20.4% in engineering, technology, and applied sciences, with health (18.2%) and life (15.4%) sciences falling in between, without statistical differentiation. Although various dimensions of the problem were explored—the citing article oversimplified the cited article, the former inappropriately generalized the latter, the citation was misleading, the citation was surprising—the key parameter assessed was “I disagree” (10.1%) or “I strongly disagree”(6.5%) that this was an “appropriate citation of my article.” Of note, 46.4% of respondents said that they had previously encountered inappropriate citation of their work, while 9.3% had contacted the authors of the citing article, 3.1% the journal editor and 0.7% the publisher. The use of the judgement of the cited author as the arbiter rather than an external and/or expert reviewer was unusual but not unique in this field.2

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

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)0,286
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,690
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2860,690
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0100,043
Communication savante0,0310,061
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0260,031
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,285 · 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

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
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 présentnon

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