Reasons for Rejection of Manuscripts Submitted to <i>AJR</i> by International Authors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to promote publication by international authors in AJR by analyzing the reasons for rejection of manuscripts. MATERIALS AND METHODS: Data available through the electronic system for review of submitted manuscripts were analyzed over a 2-year period with regard to country of origin, type of the manuscript, decision of the editors, and reason for rejection. Countries with more than 50 submitted manuscripts were selected, and rejection rates and reasons for rejection determined by one of the editors were compared. RESULTS: Eighteen countries had more than 50 manuscript submissions, and the rejection rates ranged from 22.6% to 73.4%. Countries with high rates of submission of reports of original research, including Clinical Observations manuscripts, had high acceptance rates. Countries in which English is the primary language had higher acceptance rates than those in which English is not the primary language (29.1% vs 40.3%, p < 0.05). Countries with English as the primary language, including Canada, the United Kingdom, and Australia, had rejection patterns similar to that of the United States. Language problems were not a major reason for rejection, except for manuscripts from China. Lack of new or useful knowledge was by far the most common reason for rejection in all countries (44-76% of all rejections). CONCLUSION: High-quality scientific work is key to overcoming barriers to publication. Designing an appropriate study that answers a clearly defined and pertinent question is an important first step. Language problems were not a major cause of rejection, except for manuscripts from China.
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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 | 0,198 | 0,433 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».