Fighting Predatory Journals: A Strategic Solution for the Quality and Sustainability of Scientific Publications in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of predatory journals seriously threatens the academic ecosystem, especially in Indonesia, where the pressure to "publish or perish" and low academic literacy exacerbate the situation. Predatory journals offer a fast publication process without adequate peer review, thereby lowering the quality of research, hurting the reputation of academics and institutions, and spreading invalid information. Although many global studies have addressed this issue, there are research gaps related to the Indonesian context, especially strategic solutions that consider regulation, literacy, and management of scientific journals. This research aims to identify the impact of predatory journals, outline the challenges for academics and journal managers, and offer strategic solutions based on Agency and Knowledge-Based Theory. The research method used is descriptive-analytical with a qualitative approach based on secondary data from scientific literature. The results show that the main challenges are low academic literacy, pressure to publish, limited access to reputable journals, and financial exploitation. Strategic solutions include education through programs such as “Think, Check, Submit.” Strengthening regulations, using technology to detect predatory journals, and national and international collaboration. The role of journal managers is vital in maintaining the quality of publications through editorial transparency, certification, technological innovation, and the development of the reviewer community. The implications of this study emphasize the importance of collaboration and academic literacy in creating a healthy academic ecosystem. The novelty research lies in integrating Agency and Knowledge-Based theories in the context of predatory journals in Indonesia, offering relevant and applicable strategic solutions to support the sustainability of high-quality scientific publications.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheIntégrité de la recherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Communication savante Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».