Escritores-fantasma e comércio de trabalhos científicos na internet: a ciência em risco
Bibliographic record
Abstract
Fraudes na produção científica não são situações raras, mesmo na área da saúde. Entre elas incluem-se alguns tipos de má conduta em autoria, como o plágio e a prática de ghostwriting (escrever um artigo com o nome de outro autor) patrocinada pela indústria farmacêutica. Um outro tipo particularmente nocivo para a ciência é o comércio de trabalhos científicos, que tem crescido na internet e tem sido freqüentemente noticiado na imprensa. OBJETIVOS: Analisar o comércio de trabalhos científicos na internet e o modo como são oferecidos esses serviços. MÉTODOS:Foram selecionadas 18 páginas eletrônicas nacionais que oferecem serviços de elaboração de artigos científicos, monografias, dissertações e teses. Para cada uma foi enviada mensagem solicitando informações sobre a elaboração de uma monografia de conclusão de um curso de especialização fictício. A pesquisa já havia sido realizada, de forma que suas características técnicas, éticas e bibliográficas já eram conhecidas pela autora. RESULTADOS: Dez empresas aceitaram a encomenda e, exceto por uma delas, não se opuseram às condições impostas: pesquisa de campo, aprovação por comitê de ética em pesquisa e utilização das normas de Vancouver. Seis não responderam e duas não aceitaram a encomenda alegando não ter colaboradores disponíveis. CONCLUSÃO: O comércio de trabalhos científicos é uma realidade que pode interferir negativamente na formação ética, científica e profissional de graduandos e pós-graduandos, bem como na produção científica, falseando dados e informações da literatura. Recomenda-se uma nova abordagem principalmente na avaliação de trabalhos de conclusão de cursos e monografias.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".