Citation analysis of orthopaedic literature; 18 major orthopaedic journals compared for Impact Factor and SCImago
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,141 | 0,183 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle