Die Bedeutung von Rückzugsindikatoren in Rechercheplattformen

Hinweise zu zurückgezogenen Artikeln sorgen für Vertrauen in wissenschaftliche Arbeiten

Forschende verlassen sich auf einen umfangreichen und vertrauenswürdigen Bestand an wissenschaftlichen Informationen. Wenn nachträglich erkannt wird, dass ein Artikel fehlerhaft ist, Mängel aufweist oder auf unzuverlässigen bzw. manipulierten Daten basiert, ziehen Verlage die Artikel zurück und veröffentlichen „Retractions“, um den Datensatz zu korrigieren und die nachfolgende Forschung zu schützen.

„Retractions“ sind ein wichtiger und notwendiger Bestandteil zur Aufrechterhaltung wissenschaftlicher Integrität. Ihre eindeutige Sichtbarkeit ist entscheidend für alle, die Klarheit über den aktuellen Status einer Forschungsarbeit benötigen. Da die Anzahl an Artikeln, die zurückgezogen werden, aktuell in allen Fachdisziplinen zunimmt, sind klare Rückzugsindikatoren in Rechercheplattformen unverzichtbar geworden, damit Nutzer:innen die Inhalte zuversichtlich bewerten können.

Die Anzahl an zurückgezogenen Publikationen nimmt zu 

Im Jahr 2023 wurde weltweit die Rekordzahl von 10.000 zurückgezogenen wissenschaftlichen Arbeiten überschritten. Eine aktuelle globale Studie zeigt zudem eine steigende Anzahl an „Retractions“, die auf willkürlich generierte Inhalte und den Einsatz von KI-Tools zurückzuführen sind.

Kritiker warnen, dass die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz es sogenannten „Paper Mills“ und unseriösen Verlagen erleichtert, den wissenschaftlichen Bestand mit fragwürdigen oder minderwertigen Ergebnissen zu fluten. Dadurch verschwimmt die Grenze zwischen hochwertigen Artikeln und betrügerischen bzw. minderwertigen Inhalten immer weiter. Diese Entwicklungen unterstreichen die Notwendigkeit effektiver Mechanismen, um zurückgezogene Inhalte zu kennzeichnen und Forschenden zu helfen, fehlerhafte Arbeiten – sei es aufgrund unzuverlässiger KI oder menschlicher Irrtümer – zu erkennen, so dass diese nicht zitiert werden.

Sie machen sich Sorgen um KI-generierte Inhalte? Die Expertenteams von EBSCO kuratieren und kontrollieren die Inhalte in EBSCOs Kollektionen und Datenbanken durch strenge Prüfverfahren, die u. a. Cabell’s Predatory Reports, Indizierungen in Web of Science oder Scopus, das Vorhandensein eines Impact Factors, Informationen der Verlage sowie weitere Bewertungsmaßstäbe einbeziehen. EBSCO nutzt auch die sich weiterentwickelnden Standards von Cabell’s und testet zusätzlich interne Ressourcen, um die Erkennung KI-generierter Inhalte zu erhöhen.

Hier erfahren Sie mehr über EBSCOs Auswahlverfahren und organisatorische Prioritäten.

Rückzugsindikatoren geben Forschenden Sicherheit und Klarheit

Auf Rechercheplattformen wie EBSCOhost und EBSCO Discovery Service hilft ein deutlich sichtbarer Rückzugsindikator („Retraction Indicator“) Bibliothekar:innen und Forschenden auf verschiedene Weise:

• Er signalisiert umgehend, dass eine Arbeit zurückgezogen wurde, und verhindert so die versehentliche Zitierung ungültiger Ergebnisse. So können sich Forschende bei der Zitierung von Publikationen sicherer fühlen.
• Er bewahrt den Zugang zu den Metadaten des ursprünglichen Artikels (Informationen zu Titel, Autor:innen, Abstract und Veröffentlichungsdatum), die weiterhin von Wert sein können – beispielsweise als Teil eines Literaturüberblicks, der eine Entwicklung im zeitlichen Verlauf verfolgt. In Übersichtsartikeln oder historischen Darstellungen kann die Einbeziehung zurückgezogener Arbeiten Aufschluss darüber geben, wie wissenschaftlicher Konsens entstand oder wie fehlerhafte Studien den Diskurs beeinflusst haben.
• Er unterstützt Transparenz und Verantwortlichkeit. Statt die Arbeiten einfach nur zu entfernen, enthalten „Retractions“ oft Begründungen, wie beispielsweise Datenprobleme, menschliche Fehler, falsche Ausführungen etc., die wichtigen Kontext liefern und helfen, aus den Fehlern anderer zu lernen. Zu wissen, dass es diese Arbeiten gab und weshalb sie zurückgezogen wurden, hilft Forschenden, die Entwicklung in einem Fachgebiet besser nachzuvollziehen.

Kurz gesagt: „Retraction Indicators“ helfen, eine vertrauenswürdige Forschungsumgebung zu erhalten und gleichzeitig den wissenschaftlichen Bestand zu schützen.

Wie funktionieren „Retraction Indicators“ auf EBSCOs Plattformen?

Die „Retraction Indicators“ von EBSCO sind nur eine der vielen Funktionalitäten, die durch den EBSCO Scholarly Graph (ESG) ermöglicht werden. Der ESG aggregiert Metadaten von vertrauenswürdigen Partnern wie Crossref, OpenAlex und Retraction Watch sowie aus EBSCOs Datenkuratierung. Der ESG wird täglich aktualisiert, damit Forschende stets auf aktuelle Daten zugreifen können.

Wenn Informationen zum Rückzug eines Artikels veröffentlicht werden, gleicht EBSCO den DOI (Digital Object Identifier) der Arbeit mit dem ESG und Partnerverzeichnissen ab und führt eine interne Überprüfung durch. Gleicht der ESG den DOI einer zurückgezogenen Publikation mit den DOIs der Artikel in der Trefferliste ab, erscheint für den entsprechenden Artikel ein eindeutiger „Retraction Indicator“. Der Rückzugsindikator wird in der Ergebnisliste, im Detaildatensatz sowie in den Zitationsangaben („Citations“), Referenzen („References“) und Personenseiten („People Pages“) angezeigt, die ebenfalls durch den ESG bereitgestellt werden.

Rückzugsindikatoren sind äußerst wichtig für Bibliotheken und Institutionen

„Retraction Indicators“ sind ein unverzichtbares Tool, das die Qualität der Services verbessert und ein verantwortungsvolles wissenschaftliches Arbeiten in allen Disziplinen unterstützt. Darüber hinaus unterstützen sie unerfahrene Forschende, die möglicherweise noch nicht wissen, wie sie den Status eines Artikels eigenständig überprüfen können. Eindeutige und gut sichtbare „Retraction Indicators“ bieten wichtige Orientierung und verringern das Risiko von Fehlinformationen.

Das Ziel sollte dabei nicht sein, den wissenschaftlichen Beitrag vollständig zu entfernen, sondern ihn zu verfeinern. Da die Rücknahme von Artikeln immer häufiger vorkommt, sind Rückzugsindikatoren grundlegend für den Erhalt zuverlässiger Informationen in Rechercheplattformen, auf die sich Forschende verlassen können.