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Foto do escritorCiência da Informação Express CIE

Periódicos predatórios X repositórios institucionais: desafios e proposições

por Ciexpress


Um enssaio publicado no Ciência da Informação Express aborda os desafios de armazenar artigos de periódicos predatórios em repositórios institucionais. Intitulado "Depósito de artigos publicados em periódicos predatórios nos repositórios institucionais: desafios e proposições", o trabalho discute sobre como essa prática pode prejudicar a reputação das instituições acadêmicas e a credibilidade da ciência. Os autores alertam que o depósito de materiais publicados em periódicos suspeitos ou predatórios podem comprometer a percepção pública sobre os repositórios e interferir nos processos de avaliação institucional.

Os autores Nivaldo Calixto Ribeiro, Eliana José Bernardes, Juliana Soares do Nascimento e Caterina Marta Groposo Pavão, propõe estratégias para reduzir os impactos dos periódicos predatórios, como a adoção de critérios de curadoria, a exigência de revisão por pares e a possível comprovação de indexação em bases confiáveis. O artigo também destaca a importância da capacitação contínua de bibliotecários e pesquisadores para identificar práticas predatórias e preservar a qualidade do conteúdo armazenado.

Com essas medidas, os autores reforçam a necessidade de proteger a integridade dos repositórios institucionais, garantindo que eles continuem promovendo o acesso aberto ao conhecimento . A pesquisa conclui que a adoção de práticas transparentes não apenas fortalece a confiança da comunidade científica, mas também contribui para o avanço ético e responsável da produção acadêmica brasileira.



Para ler o ensaio na íntegra acesse:


RIBEIRO, Nivaldo Calixto; BERNARDES, Eliana José; NASCIMENTO, Juliana Soares do; PAVÃO, Caterina Marta Groposo. Depósito de artigos publicados em periódicos predatórios nos repositórios institucionais: desafios e proposições. Ciência da Informação Express, Lavras, v. 5, 2024. DOI: https://doi.org/10.60144/v5i.2024.127.





*Texto elaborado com apoio de Large Language Model ChatGPT.

es. Ciência da Informação Express, Lavras, v. 5, 2024. DOI:


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