La base de données Retraction Watch détient désormais des enregistrements pour 50 000 articles retirés. Ce chiffre n’est pas une célébration ; c’est une marque dans l’histoire de la publication scientifique. La base de données, lancée en octobre 2018 par Ivan Oransky et Adam Marcus, a commencé avec environ 18 000 entrées et a augmenté à un rythme peu prévu lorsque le couple a lancé Retraction Watch en août 2010. Elle est maintenue par le Centre pour l’intégrité scientifique, le parent à but non lucratif de Retraction Watch.
Retraction Watch a commencé comme une chronique de journaux de notifications serait plutôt enterrer. La base de données a rendu ces notifications recherchables par auteur, pays, journal, raison et date. Ce changement, de l'anecdote à l'ensemble de données, a changé ce que le travail d'intégrité de la recherche peut demander.
Oransky et Marcus n'ont pas inventé les retraits, ils leur ont donné une adresse.
Une rétraction n'est pas le contraire de la publication. C'est la publication se corrigeant en public. La base de données a transformé cette correction en un enregistrement durable: 50 000 entrées qui disent que quelque chose est allé mal et a été reconnu. Certains avis sont une ligne; d'autres s'étendent pour les pages avec la couverture légale.
Les comptes de rétraction ne sont pas une mesure du nombre de fraudes existant. Ils sont une mesure de la quantité de fraude qui a été détectée, documentée et divulguée. L'écart entre ces deux quantités est là où la plupart des dossiers académiques vivent. Une rétraction est la phrase la plus honnête de la littérature: elle dit que l'enregistrement était faux et vous dit comment.
C’est pourquoi les 50 000 marques comptent moins en totalité et plus en tant qu’infrastructure.
Les cas derrière le comte
Derrière le nombre se trouvent des histoires individuelles. - Andrew Wakefield, 1998lancéLe document sur le vaccin MMR et l'autisme a été retiré en 2010 après une longue enquête; il reste un point de référence pour la lenteur des journaux phares. Diederik Stapel, un psychologue social, avait 58 documents retirés pour des données fabriquées. Les chercheurs en anesthésie Joachim Boldt et Yoshitaka Fujii comptent plus de 400 retraits entre eux, des enregistrements montrant l'ampleur des dommages dans un domaine où les patients étaient impliqués.
Jan Hendrik Schön, un physicien de Bell Labs, avait environ deux douzaines de documents retirés en 2002 pour des résultats électroniques à l'échelle moléculaire fabriqués.
Le registre public comprend une gamme de raisons : fabrication de données, manipulation d’images, plagiat, litiges d’auteur, menaces juridiques et erreur honnête.La base de données marque chaque retrait avec la raison indiquée dans l’avis, de sorte que les champs puissent être comparés.Retraite de surveillancecontinue de signaler de nouvelles notifications, tandis que les recherchablesBase de données Retraction Watchreste libre d’utilisation.
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Les moulins de papier ont changé l'arithmétique
Pendant des années, les retraits ont été traités comme des échecs individuels rares. La dernière décennie a montré quelque chose de différent: la fabrication à l'échelle industrielle. Les moulins à papier produisent des manuscrits faux ou lourdement modélisés et vendent des slots d'auteur aux chercheurs sous pression pour publier.Analyse de la natureLa plupart venaient de Hindawi journaux, un éditeur d'accès ouvert acquis par Wiley.
La base de données a absorbé ces notifications, et l'épisode Hindawi a fortement augmenté le total.Les retraits massifs de Wiley et HindawiSans un registre central, une vague soudaine de retraits dans des centaines de revues devient presque impossible pour les bibliothécaires, les bailleurs de fonds, les comités de recrutement et les responsables de l’intégrité de la recherche à suivre.
Les moulins à papier ne fonctionnent pas dans un seul pays ou une seule discipline. Ils ciblent les revues à faible évaluation par les pairs et les auteurs avec des exigences de publication fortes.Détection du moulin à papierPour les éditeurs, mais les outils demeurent inégalisés.Une base de données de rétraction est le backstop lorsque ces outils échouent après la publication.
Ce que montrent les leaders
La base de données peut être triée par pays, par journal, par auteur et par raison. Les total de pays bruts comptent la Chine, les États-Unis, l'Inde, l'Iran et le Japon parmi les plus grands, mais ces classements reflètent le volume de publication autant que les taux de mauvaise conduite.
- Les retraits par papier publié offrent une comparaison plus équitable entre les pays.
- Les filtres au niveau du journal révèlent des offenses répétées sur des titres spécifiques.
- Les recherches au niveau de l'auteur exposent des modèles de fabrication en série.
- Les codes de raison séparent l'erreur honnête de la duplication d'image et de la fabrication de données.
Certaines disciplines apparaissent souvent parce que leurs méthodes étaient faciles à fabriquer. La psychologie, l'anesthésie, la biologie du cancer et les sciences de la vie pesant sur l'image sont fortement représentées dans la littérature de retrait plus ancienne. Des vagues plus récentes se sont répandues à travers la science des matériaux, la biologie des plantes, l'ingénierie et les journaux d'apprentissage automatique comme les usines à papier ont appris à générer des ensembles de données plausibles. Le changement n'est pas que la fraude a évolué; c'est que la base de données a rendu le mouvement visible.
Des études ont montré à plusieurs reprises que de nombreuses citations post-retraction échouent à reconnaître la rétraction. L'intégration de la base de données avec Crossref a rendu plus facile pour les gestionnaires de citations, les vérificateurs de référence, les serveurs de pré-impression et les outils d'examen systématiques de marquer le travail retraité automatiquement.Les métadonnées de retraction Crossref atteignant les serveurs de préimpressionIl explique comment cela fonctionne en pratique.
Pourquoi les institutions restent la partie lente
Une retraite peut arriver des années après la mauvaise conduite sous-jacente. Les universités prennent souvent plus de temps. Une enquête peut être assise dans le bureau d'un doyen tandis que le papier reste dans le curriculum, sur un CV, dans une directive clinique ou dans une méta-analyse ultérieure. La base de données raccourcit la distance entre l'avis public et la mémoire institutionnelle, mais elle ne la ferme pas.
Le point de départ de 50 000 retraits devrait mettre en garde les comités de recrutement et les panneaux de promotion. Un retrait est un fait recherchable, et les comités de recherche lisent déjà la littérature. Pour les candidats, la base de données n'est pas une punition; c'est un outil de divulgation. Un candidat qui liste un papier retraité avec une note honnête a une meilleure revendication à l'intégrité que celui qui espère que l'avis reste enterré.
Les fondateurs et les éditeurs ont été plus lents à construire l'infrastructure partagée. La base de données a comblé une lacune que les services d'indexation commerciale ont laissé ouverte pendant des décennies. le Web of Science de Clarivate et le Scopus d'Elsevier répertorient les retraits de manière incohérente, et leurs plates-formes paywallées rendent les pistes d'audit plus difficiles à suivre.
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Les 50 000 suivants seront différents.
Si les 50 000 premiers retraits ont été dominés par la fabrication individuelle et les moulins à papier, la prochaine étape reflétera davantage la manipulation d'images assistées par machine, les ensembles de données synthétiques, le texte écrit par l'IA et le padding de citation automatisé.
Il n'y a aucune raison de croire que la mauvaise conduite scientifique s'aggrave au rythme exact de la croissance de la base de données.La base de données grandit parce que la détection, la volonté du journal, la divulgation et l'infrastructure de la base de données se sont tous améliorés, de manière inégale.C'est la meilleure lecture du nombre: 50 000 est ce que la transparence ressemble quand elle fonctionne, pas ce que la fraude ressemble quand elle fonctionne.
L'avis de retrait reste un genre rare d'honnêteté. Il admet une défaillance spécifique en public et l'attache définitivement à la littérature. La base de données a maintenant recueilli 50 000 de ces admissions. La tâche à accomplir est de faire de l'écart entre ce qui est mal et ce qui est reconnu aussi petit que les preuves le permettront.