Um ano de e-mails não solicitados: o modus operandi de revistas e editoras predatórias
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Quantificar, caracterizar e analisar e-mails de revistas predatórias (RP) recebidos por uma pesquisadora da área de odontologia. Materiais e métodos: E-mails recebidos em 2019 e suspeitos de serem potencialmente predatórios foram pré-selecionados. O checklist do Ottawa Hospital Research Institute (OHRI) para identificar RP biomédicas suspeitas foi aplicado, incluindo os seguintes critérios: taxa/preço de publicação (TP), fator de impacto falso, a revista estar listada no Directory of Open Access Journals (DOAJ) e no Committee on Publication Ethics (COPE). Também foram extraídas informações sobre a falta de um fator de impacto no Journal Citations Reports , endereço de contato de e-mail não afiliado à revista, linguajar lisonjeiro, citação pessoal e/ou de um artigo, link de cancelamento de inscrição do tipo unsubscribe , estar listado no catálogo atual da National Library of Medicine (NLM) e estar indexado no Medline. Resultados: Um total de 2.812 e-mails suspeitos não solicitados foram recebidos e 1.837 requisitaram algum tipo de manuscrito; entre eles, 1.751 preencheram algum critério do OHRI. Menos da metade (780/1.837, 42%) referiu-se a alguma área da odontologia. A TP mediana foi de US$ 399. Um falso fator de impacto foi mencionado em 11% (201/1.837) dos e-mails e 27% (504/1.837) correspondiam a periódicos atualmente listados no catálogo da NLM. Os periódicos listados no DOAJ e COPE enviaram 89 e-mails. Conclusão: A campanha editorial das RP, sob a forma de e-mails, foi intensa e recorrente. Os pesquisadores devem estar bem informados sobre o modus operandi das RP para proteger sua própria reputação como autores, assim como a reputação da ciência.
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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 | 0,050 | 0,286 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».