Integrative Approach to Quality Assessment of Medical Journals Using Impact Factor, Eigenfactor, and Article Influence Scores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impact factor (IF) is a commonly used surrogate for assessing the scientific quality of journals and articles. There is growing discontent in the medical community with the use of this quality assessment tool because of its many inherent limitations. To help address such concerns, Eigenfactor (ES) and Article Influence scores (AIS) have been devised to assess scientific impact of journals. The principal aim was to compare the temporal trends in IF, ES, and AIS on the rank order of leading medical journals over time. METHODS: The 2001 to 2008 IF, ES, AIS, and number of citable items (CI) of 35 leading medical journals were collected from the Institute of Scientific Information (ISI) and the http://www.eigenfactor.org databases. The journals were ranked based on the published 2008 ES, AIS, and IF scores. Temporal score trends and variations were analyzed. RESULTS: In general, the AIS and IF values provided similar rank orders. Using ES values resulted in large changes in the rank orders with higher ranking being assigned to journals that publish a large volume of articles. Since 2001, the IF and AIS of most journals increased significantly; however the ES increased in only 51% of the journals in the analysis. Conversely, 26% of journals experienced a downward trend in their ES, while the rest experienced no significant changes (23%). This discordance between temporal trends in IF and ES was largely driven by temporal changes in the number of CI published by the journals. CONCLUSION: The rank order of medical journals changes depending on whether IF, AIS or ES is used. All of these metrics are sensitive to the number of citable items published by journals. Consumers should thus consider all of these metrics rather than just IF alone in assessing the influence and importance of medical journals in their respective disciplines.
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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 | 0,020 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».