Criterios MEDLINE para la selección de revistas científicas. Metodología e indicadores: Aplicación a las revistas médicas españolas con especial atención a las de salud pública
Notice bibliographique
Résumé
Debido en buena parte a los rigurosos procesos de selección que aplica a las revistas que indiza, Medline es la base de datos en Biomedicina y Ciencias de la Salud más prestigiosa del mundo. El objetivo de este trabajo es analizar sus criterios de selección y traducirlos en indicadores para su aplicación a las revistas médicas españolas candidatas a ingresar en el Index-Medicus. Se proponen las muestras de análisis y la metodología a aplicar derivada de los cinco grupos de criterios contemplados por Medline: Ámbito y Cobertura; Calidad del Contenido; Calidad del Trabajo Editorial; Calidad de Producción y Audiencia. Propuesta de indicadores cualitativos y cuantitativos. Ámbito y Cobertura: indicadores que muestran la pujanza productiva de la revista en el ámbito nacional e internacional de la especialidad. Calidad del Contenido: análisis de la revista y de sus protagonistas a partir de las citas internacionales que han recibido sus trabajos y de los Factores de Impacto (FI). Calidad Trabajo Editorial: indicadores relativos a los responsables de la política editorial y científica de la revista, a los procesos editoriales y al sistema de revisión de originales que aplica. Indicadores relacionados con el cumplimiento de las directrices Vancouver. Calidad de Producción: indicadores sobre calidad gráfica e informativa de la revista (estándares internacionales). Audiencia: indicadores sobre atracción, audiencia, visibilidad e interés de la revista para los objetivos que persigue Medline.
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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 | 0,079 | 0,326 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,066 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,009 |
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 ».