MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1978865204 · doi:10.1016/j.carj.2014.05.005

Canadian Association of Radiologists Annual Scientific Meetings: How Many Abstracts Go on to Publication?

2015· article· en· W1978865204 sur OpenAlexaffabout
Danielle Dressler, David A. Leswick

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAssociation (psychology)Family medicineMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the percentage of abstracts presented at the Canadian Association of Radiologists (CAR) annual scientific meetings that go on to publication. METHODS: Records of previous CAR meetings from the years 2005-2011 were obtained. An Internet search was performed to determine which abstracts went on to publication. Abstracts were assessed according to exhibit category (Resident Award Papers), educational institution, publishing journal, and time to publication. RESULTS: Of the 402 abstracts presented, 112 (28%) were published. Overall, an average of 37% of Radiologists-In-Training Presentations, 34% of Scientific Exhibits, and 20% of Educational Exhibits went on to publication. The University of British Columbia and University of Ottawa published the largest number of abstracts (66 and 62, respectively) from the years 2005-2011. The University of Montreal had the largest percentage of abstracts published (42%). The range of publishing journals was wide, but the top publisher was the Canadian Association of Radiologists Journal (27%). Eighty-three percent of abstracts were published within 3 years of being presented. CONCLUSION: In total, 28% of all the abstracts presented at the CAR conferences between 2005 and 2011 were published. Further exploration into the reasons and barriers for abstracts not being published may be a next step in future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,024
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Association of Radiologists JournalMême sujetRadiology practices and educationTravaux en français237 207