Do citations and impact factors relate to the real numbers in publications? A case study of citation rates, impact, and effect sizes in ecology and evolutionary biology
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
Metrics of success or impact in academia may do more harm than good. To explore the value of citations, the reported efficacy of treatments in ecology and evolution from close to 1,500 publications was examined. If citation behavior is rationale, i.e. studies that successfully applied a treatment and detected greater biological effects are cited more frequently, then we predict that larger effect sizes increases study relative citation rates. This prediction was not supported. Citations are likely thus a poor proxy for the quantitative merit of a given treatment in ecology and evolutionary biology-unlike evidence-based medicine wherein the success of a drug or treatment on human health is one of the critical attributes. Impact factor of the journal is a broader metric, as one would expect, but it also unrelated to the mean effect sizes for the respective populations of publications. The interpretation by the authors of the treatment effects within each study differed depending on whether the hypothesis was supported or rejected. Significantly larger effect sizes were associated with rejection of a hypothesis. This suggests that only the most rigorous studies reporting negative results are published or that authors set a higher burden of proof in rejecting a hypothesis. The former is likely true to a major extent since only 29 % of the studies rejected the hypotheses tested. These findings indicate that the use of citations to identify important papers in this specific discipline-at least in terms of designing a new experiment or contrasting treatments-is of limited value.
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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 | 0,030 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,126 | 0,320 |
| 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) | 0,000 | 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