Citation analysis of orthopaedic literature; 18 major orthopaedic journals compared for Impact Factor and SCImago
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the disadvantages of the Impact Factor (IF) is self-citation. The SCImago Journal Rank (SJR) indicator excludes self-citations and considers the quality, rather than absolute numbers, of citations of a journal by other journals. The present study re-evaluated the influence of self-citation on the 2007 IF for 18 major orthopaedic journals and investigated the difference in ranking between IF and SJR. METHODS: The journals were analysed for self-citation both overall and divided into a general group (n = 8) and a specialized group (n = 10). Self-cited and self-citing rates, as well as citation densities and IFs corrected for self-citation (cIF), were calculated. The rankings of the 18 journals by IF and by SJR were compared and the absolute difference between these rankings (DeltaR) was determined. RESULTS: Specialized journals had higher self-citing rates (p = 0.01, Deltamedian = 9.50, 95%CI -19.42 to 0.42), higher self-cited rates (p = 0.0004, Deltamedian = -10.50, 95%CI -15.28 to -5.72) and greater differences between IF and cIF (p = 0.003, Deltamedian = 3.50, 95%CI -6.1 to 13.1). There was no significant correlation between self-citing rate and IF for both groups (general: r = 0.46, p = 0.27; specialized: r = 0.21, p = 0.56). When the difference in ranking between IF and SJR was compared between both groups, sub-specialist journals were ranked lower compared to their general counterparts (DeltaR: p = 0.006, Deltamedian = 2.0, 95%CI -0.39 to 4.39). CONCLUSIONS: Citation analysis shows that specialized orthopaedic journals have specific self-citation tendencies. The correlation between self-cited rate and IF in our sample was large but, due to small sample size, not significant. The SJR excludes self-citations in its calculation and therefore enhances the underestimation in ranking of specialized journals.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».