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Enregistrement W2135151436 · doi:10.1302/0301-620x.94b2.27618

Predictors of the accuracy of quotation of references in peer-reviewed orthopaedic literature in relation to publications on the scaphoid

2012· article· en· W2135151436 sur OpenAlexaff
Geert A. Buijze, Alexander A. Weening, Rudolf W. Poolman, Mohit Bhandari, David Ring

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery - British Volume · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact factorRelation (database)Peer reviewMedicineComputer scienceData miningLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using inaccurate quotations can propagate misleading information, which might affect the management of patients. The aim of this study was to determine the predictors of quotation inaccuracy in the peer-reviewed orthopaedic literature related to the scaphoid. We randomly selected 100 papers from ten orthopaedic journals. All references were retrieved in full text when available or otherwise excluded. Two observers independently rated all quotations from the selected papers by comparing the claims made by the authors with the data and expressed opinions of the reference source. A statistical analysis determined which article-related factors were predictors of quotation inaccuracy. The mean total inaccuracy rate of the 3840 verified quotes was 7.6%. There was no correlation between the rate of inaccuracy and the impact factor of the journal. Multivariable analysis identified the journal and the type of study (clinical, biomechanical, methodological, case report or review) as important predictors of the total quotation inaccuracy rate. We concluded that inaccurate quotations in the peer-reviewed orthopaedic literature related to the scaphoid were common and slightly more so for certain journals and certain study types. Authors, reviewers and editorial staff play an important role in reducing this inaccuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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