Author Self-Citation in the General Medicine Literature
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: Author self-citation contributes to the overall citation count of an article and the impact factor of the journal in which it appears. Little is known, however, about the extent of self-citation in the general clinical medicine literature. The objective of this study was to determine the extent and temporal pattern of author self-citation and the article characteristics associated with author self-citation. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We performed a retrospective cohort study of articles published in three high impact general medical journals (JAMA, Lancet, and New England Journal of Medicine) between October 1, 1999 and March 31, 2000. We retrieved the number and percentage of author self-citations received by the article since publication, as of June 2008, from the Scopus citation database. Several article characteristics were extracted by two blinded, independent reviewers for each article in the cohort and analyzed in multivariable linear regression analyses. Since publication, author self-citations accounted for 6.5% (95% confidence interval 6.3-6.7%) of all citations received by the 328 articles in our sample. Self-citation peaked in 2002, declining annually thereafter. Studies with more authors, in cardiovascular medicine or infectious disease, and with smaller sample size were associated with more author self-citations and higher percentage of author self-citation (all p≤0.01). CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Approximately 1 in 15 citations of articles in high-profile general medicine journals are author self-citations. Self-citation peaks within about 2 years of publication and disproportionately affects impact factor. Studies most vulnerable to this effect are those with more authors, small sample size, and in cardiovascular medicine or infectious disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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