연구 무결성 도모

매년 엘스비어는 저자들로부터 약 260만 건 정도의 연구 논문을 받습니다. 이 논문들은 전 세계 33,000명의 편집자 및 140만 명의 전문 리뷰어와의 협업을 통해 엘스비어의 내부 편집 팀의 세심한 검토를 거치며, 그 결과 630,000건의 논문이 제고, 색인, 인증, 출판되고 동료 평가를 거친 후 홍보가 이루어집니다.

엘스비어는 연구자에게 있어 더 효율적인 출판 과정을 위한 지속적인 개선에 투자합니다. 일례로 리뷰어 추천 도구로 인해 수백 만 명의 잠재적인 동료 평가자에 대한 적합성 및 전문 지식 평가가 용이해졌습니다. 또한 편집자로 하여금 본인들의 네트워크 너머에까지 접근할 수 있도록 해주어, 더 포용성 높은 동료 평가 과정을 통해 연구 다양성 향상에 한 걸음 가까워집니다.

엘스비어는 출판, 공유를 통해 고품질 연구를 발견 가능한 상태로 만들어, 지식의 진화가 사회적으로 더 좋은 결과로 이어지도록 돕겠다는 다짐에 대해 열정을 가지고 있습니다.

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결함이 발견된 연구는 철회되지만, 어떠한 출판물이 더 이상 신뢰 가능하지 않은 것으로 간주된 것을 연구자가 항상 알 수 있는 것은 아닙니다. 최근 연구 새 탭/창에서 열기 에 따르면 철회된 논문에 대한 인용 건 중 4%만이 철회가 이루어졌음을 언급하고 있는 것으로 나타났습니다.

철회된 논문에 대한 새로운 인용 건을 줄이기 위해 옥스퍼드대학의 베넷 응용 데이터 과학 연구소(Bennett Institute for Applied Data Science) 새 탭/창에서 열기 에서는 Scopus 인용 데이터를 사용하여, 철회된 논문을 인용했음을 연구자들에게 알려주기 위한 RetractoBot 서비스를 만들고 있습니다. 다가오는 무작위배정 시험에서 이러한 알림의 영향을 시험할 예정입니다.

프로젝트 프로토콜 새 탭/창에서 열기에 관해 더 읽어보기.

많은 저널에서 저자들로 하여금 무작위 대조군 연구(RCT) 중심의 원고 제출 시에 CONSORT 새 탭/창에서 열기 지침 체크리스트를 작성하여 제출하도록 요구하고 있습니다. 하지만 제출 자체와 규정 준수에 대한 검토에 필요한 저자 및 편집자 양자의 노력은 수고스럽습니다.

엘스비어는 컬럼비아 대학교 데이터 과학 연구소 새 탭/창에서 열기 와의 협력을 통해 이 과정을 반자동화하여 지원할 수 있는 최고의 방법을 조사하고 있습니다. 멀티라벨 분류 모델을 개발하기 위해 해당 기관의 학생들은 The Lancet 에 제출된 RCT 방법 부분의 말뭉치와 그에 상응하는 CONSORT 요소들을 탐구하고 있습니다.