Subspecialty Impact Factors: The Contribution of Pediatric Anesthesia and Pain Articles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Science Citation Index "Journal Impact Factor" (JIF) is widely used to assess journal quality and prestige. The JIFs for the specialty anesthesia are reported annually, however, the impact factors (IFs) for subspecialties in those journals have not been reported. Therefore, we compared the IFs of pediatric anesthesia (Ped IFs) and pain (Pain IFs) articles from four anesthesia journals for two epochs. METHODS: An article-by-article manual search for "source" pediatric anesthesia and pain articles published in 1998, 1999, 2003, and 2004 in Anesthesiology, Anesthesia & Analgesia, British Journal of Anaesthesia, and Canadian Journal of Anesthesia was performed. The citations for each of these articles in each of the years were surveyed in the ISI Web of Science database. Ped IFs and Pain IFs for the 2000 and 2005 epochs were calculated and compared with the JIF from which they were derived and to those of the journal, Pediatric Anesthesia. RESULTS: Ped IFs for the four journals in 2005 exceeded those in 2000, whereas the Pain IFs were unchanged. For both the Ped IFs and the Pain IFs, there was a significant effect of the journal. The Pain IFs were 70% greater than the Ped IFs. CONCLUSIONS: Ped IFs were consistently less than the JIFs in which they were published and the Pain IFs, except for the British Journal of Anaesthesia 2005 in the latter case. The numbers of citations of pediatric anesthesia articles were greater in journals with greater IFs. The implications of subspecialty IFs warrant further consideration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,067 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».