Authors' opinions on publication in relation to annual performance assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the past 50 years there has been a substantial increase in the volume of published research and in the number of authors per scientific publication. There is also significant pressure exerted on researchers to produce publications. Thus, the purpose of this study was to survey corresponding authors in published medical journals to determine their opinion on publication impact in relation to performance review and promotion. METHODS: Cross-sectional survey of corresponding authors of original research articles published in June 2007 among 72 medical journals. Measurement outcomes included the number of publications, number of authors, authorship order and journal impact factor in relation to performance review and promotion. RESULTS: Of 687 surveys, 478 were analyzed (response rate 69.6%). Corresponding authors self-reported that number of publications (78.7%), journal impact factor (67.8%) and being the first author (75.9%) were most influential for their annual performance review and assessment. Only 17.6% of authors reported that the number of authors on a manuscript was important criteria for performance review and assessment. A higher percentage of Asian authors reported that the number of authors was key to performance review and promotion (41.4% versus 7.8 to 22.2%). compared to authors from other countries. CONCLUSIONS: The number of publications, authorship order and journal impact factor were important factors for performance reviews and promotion at academic and non-academic institutes. The number of authors was not identified as important criteria. These factors may be contributing to the increase in the number of authors per publication.
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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 | 0,066 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».