Academic Cronyism and Publication in Journal Special Issues: an Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While academic cronyism is an acknowledged phenomenon it is rarely the subject of research in higher education except by reference to staff recruitment and academic in-breeding. It constitutes a ‘wicked’ problem that is complex to understand and investigate since it is based on networks of individuals that are grounded on reciprocal professional benefits that are often private or at least partly hidden from view. Drawing on social network theory, this paper demonstrates how academic cronyism works by reference to journal special issues developing illustrative case studies of relationships between authors and special issue editors. Publicly available data from journal home pages, journal special issues, individual bibliometrics, citation systems and social media are used to trace prior and current authorship relationships between contributors to journal special issues. The case studies indicate that academic social networks are a significant factor in respect to journal special issues providing a strong prima facie indicator of academic cronyism. While some journals use the standard peer review process for special issues based on open calls for papers others use irregular procedures and operate a closed system that promotes academic cronyism. It is recommended that a set of principles labeled ‘CORE’ –consistency, openness, rigour, and equity – should be adopted by journals to protect the integrity of journal special issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,162 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».