10 Years Experience with Pioneering Open Access Publishing in Health Informatics: The Journal of Medical Internet Research (JMIR)
Notice bibliographique
Résumé
Peer-reviewed journals remain important vehicles for knowledge transfer and dissemination in health informatics, yet, their format, processes and business models are changing only slowly. Up to the end of last century, it was common for individual researchers and scientific organizations to leave the business of knowledge transfer to professional publishers, signing away their rights to the works in the process, which in turn impeded wider dissemination. Traditional medical informatics journals are poorly cited and the visibility and uptake of articles beyond the medical informatics community remain limited. In 1999, the Journal of Medical Internet Research (JMIR; http://www.jmir.org) was launched, featuring several innovations including 1) ownership and copyright retained by the authors, 2) electronic-only, "lean" non-for-profit publishing, 3) openly accessible articles with a reversed business model (author pays instead of reader pays), 4) technological innovations such as automatic XML tagging and reference checking, on-the-fly PDF generation from XML, etc., enabling wide distribution in various bibliographic and full-text databases. In the past 10 years, despite limited resources, the journal has emerged as a leading journal in health informatics, and is presently ranked the top journal in the medical informatics and health services research categories by impact factor. The paper summarizes some of the features of the Journal, and uses bibliometric and access data to compare the influence of the Journal on the discipline of medical informatics and other disciplines. While traditional medical informatics journals are primarily cited by other Medical Informatics journals (33%-46% of citations), JMIR papers are to a more often cited by "end-users" (policy, public health, clinical journals), which may be partly attributable to the "open access advantage".
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».