基于PubPeer的学术期刊智能预警研究

[研究目的]期刊在学术生态中承担重要角色,近年来期刊存在着一些问题亟待解决,现有期刊预警研究存在不足与缺失,在大数据与人工智能环境下基于负向评价与开放获取探索切实可行的期刊预警方法。[研究方法]本研究从出版后同行评议论坛PubPeer获取期刊、论文及质疑评论相关信息,从多维度构建期刊预警指标,采用随机森林算法训练得到智能预警模型,对期刊的学术风险状况进行评测,得到预警期刊列表,并对预警期刊进行分析。[研究结论]所提出的方法能够有效的识别期刊的潜在风险,发掘预警期刊特点,可对科研人员选择成果发表平台提供参照,敦促出版机构加强自身建设,强化期刊质量管理。

基于Pubpeer的学术预警研究

[目的/意义]本研究旨在基于出版后同行评议论坛Pubpeer,构建学术预警指标,提出学术预警指数,对出现学术风险的作者进行预警。[方法/过程]通过Pubpeer获取研究数据,侦测潜在的学术风险,构建基于多个维度预警指标并进行综合考量,发布预警指数来显示作者存在的风险程度。[结果/结论]本研究揭示了目前的学术风险状况,展示了具有潜在学术风险的作者在研究中的问题,能够有效预警学术不端行为,促进良好的学术氛围,保障科学研究工作的有序正常进行。

PubPeer有关中国学术论文的评论分析及思考

【目的】分析PubPeer网站有关中国作者发表学术论文的评论,为探索出版后开放同行评议提供参考。【方法】按信息分类法归类网站评论,统计并比较针对中国、美国及英国作者论文的各类评论构成及作者对评论的反应。【结果】网站评论均主要由质疑类、通告类和感想类构成,其中质疑类评论在3个国家中均占主导。中国被质疑论文的占比为93.9%,显著高于英美(68.0%、42.5%)(P<0.05),其中被质疑存在图片问题和涉及论文工厂的论文构成比分别为69.9%、12.6%,也高于英美。我国有20.9%的作者就质疑类评论进行回复,其中64.8%认可评论质疑内容,与英美类似;我国有7.3%的回复者就质疑类和感想类评论与读者进行交流,该比例低于英美。【结论】PubPeer网站评论分析提示,我国被质疑的论文占比高,图片及论文工厂质疑突出;针对质疑评论,超六成的回复者认可质疑内容。鉴于实施出版后监督、反馈和促进交流的需求,我国应探索出版后开放同行评议网站的实践。

撤销论文特征识别——基于PubPeer平台质疑论文

【目的】更科学准确地识别以及预测撤销论文的特征,更好地纠正科研失范、减少学术欺诈行为、保护科学的公平性。【方法】基于Pub Peer平台上受质疑论文相关数据信息,经数据处理与筛选,建立包含1792篇完整论文数据的撤销论文数据集,分析该部分撤销论文自然属性和评论属性特征,并通过构建Pub Cancel模型进行撤销论文特征识别及准确性检验。【结果】构建的Pub Cancel模型可准确、有效地识别撤销论文,撤销论文状态验证准确率高达98.24%。该方法不仅对于评估论文质量具有重要的实际意义,也可为研究人员提供一种快速评估论文可信度的方法。【结论】研究Pub Peer平台质疑论文中撤销论文的情况对学术预警研究有重要意义,应用撤销论文特征识别模型能够帮助期刊及编辑及时发现异常论文,规范论文发表并及时撤回问题论文,加强科研诚信建设。