Jonny Coates ha appena pubblicato un articolo molto interessante sul blog della LSE (Can we measure trust in scientific publications?) Si parte dalla messa in discussione degli indicatori tradizionali (IF, Citescore, numero di citazioni ecc.) anche solo come proxy della affidabilità di una pubblicazione scientifica. In un’epoca in cui paper mills e review mills inondano la letteratura scientifica, in cui vengono annunciate retraction a blocchi di centinaia alla volta, i tradizionali “numeri infernali” perdono di significato ed è quindi corretto chiedersi come si possa misurare la affidabilità di una pubblicazione.

Vengono individuate due tipologie di indicatori di affidabilità:

-indicatori statici (che si focalizzano sul rigore scientifico e sull’etica) come ad esempio la preregistrazione, il riconoscimento del diverso contributo degli autori (Credit), la dichiarazione del conflitto di interessi, i dati FAIR depositati in un archivio ad hoc, la descrizione (obbligatoria) dei limiti di un articolo;

-indicatori dinamici (più attinenti all’impatto, al contesto e alla ricezione di un determinato lavoro nel tempo), come le revisioni ex post (PubPeer) o le citazioni se ben contestualizzate, le expressions of concern, le menzioni nei blog o nei social network, le ricadute sulla discussione pubblica o sulle decisioni politiche.

Al contrario ci sono anche alcuni indicatori tradizionalmente utilizzati che dovrebbero essere evitati con cura: il prestigio dell’autore ad esempio o i riconoscimenti ricevuti o il prestigio della sua istituzione.

L’articolo propone una tassonomia degli indicatori di affidabilità di una ricerca sia statici che dinamici, la loro definizione e degli esempi. Alcuni di essi sono già presenti nelle pubblicazioni scientifiche anche se non sono obbligatori (penso a ORCID o Credit), altri sarebbero fortemente consigliati.

Una bella linea guida per gli editori e per gli autori.