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Enregistrement W2139696124 · doi:10.1177/014107680710000313

Life and times of the impact factor: retrospective analysis of trends for seven medical journals (1994-2005) and their Editors’ views

2007· article· en· W2139696124 sur OpenAlexfundno aff
Mabel Chew, Elmer Villanueva, Martin B Van Der Weyden

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Society of Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Medical AssociationGovernment of the United Kingdom
Mots-clésImpact factorMedical journalCitationPublishingMedicineLibrary scienceFamily medicineDemographyPolitical scienceComputer scienceLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: (1) To analyse trends in the journal impact factor (IF) of seven general medical journals (Ann Intern Med, BMJ, CMAJ, JAMA, Lancet, Med J Aust and N Engl J Med) over 12 years; and (2) to ascertain the views of these journals' past and present Editors on factors that had affected their journals' IFs during their tenure, including direct editorial policies. DESIGN: Retrospective analysis of IF data from ISI Web of Knowledge Journal Citation Reports-Science Edition, 1994 to 2005, and interviews with Editors-in-Chief. SETTING: Medical journal publishing. PARTICIPANTS: Ten Editors-in-Chief of the journals, except Med J Aust, who served between 1999 and 2004. MAIN OUTCOME MEASURES IFs and component numerator and denominator data for the seven general medical journals (1994 to 2005) were collected. IFs are calculated using the formula: (Citations in year z to articles published in years x and y)/(Number of citable articles published in years x and y), where z is the current year and x and y are the previous two years. Editors' views on factors that had affected their journals' IFs were also obtained. RESULTS: IFs generally rose over the 12-year period, with the N Engl J Med having the highest IF throughout. However, percentage rises in IF relative to the baseline year of 1994 were greatest for CMAJ (about 500%) and JAMA (260%). Numerators for most journals tended to rise over this period, while denominators tended to be stable or to fall, although not always in a linear fashion. Nine of ten eligible editors were interviewed. Possible reasons given for rises in citation counts included: active recruitment of high-impact articles by courting researchers; offering authors better services; boosting the journal's media profile; more careful article selection; and increases in article citations. Most felt that going online had not affected citations. Most had no deliberate policy to publish fewer articles (lowering the IF denominator), which was sometimes the unintended result of other editorial policies. The two Editors who deliberately published fewer articles did so as they realized IFs were important to authors. Concerns about the accuracy of ISI counting for the IF denominator prompted some to routinely check their IF data with ISI. All Editors had mixed feelings about using IFs to evaluate journals and academics, and mentioned the tension between aiming to improve IFs and 'keeping their constituents [clinicians] happy.' CONCLUSIONS: IFs of the journals studied rose in the 12-year period due to rising numerators and/or falling denominators, to varying extents. Journal Editors perceived that this occurred for various reasons, including deliberate editorial practices. The vulnerability of the IF to editorial manipulation and Editors' dissatisfaction with it as the sole measure of journal quality lend weight to the need for complementary measures.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,032
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations147
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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