References that anyone can edit: review of Wikipedia citations in peer reviewed health science literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine indexed health science journals to evaluate the prevalence of Wikipedia citations, identify the journals that publish articles with Wikipedia citations, and determine how Wikipedia is being cited. DESIGN: Bibliometric analysis. STUDY SELECTION: Publications in the English language that included citations to Wikipedia were retrieved using the online databases Scopus and Web of Science. DATA SOURCES: To identify health science journals, results were refined using Ulrich's database, selecting for citations from journals indexed in Medline, PubMed, or Embase. Using Thomson Reuters Journal Citation Reports, 2011 impact factors were collected for all journals included in the search. DATA EXTRACTION: Resulting citations were thematically coded, and descriptive statistics were calculated. RESULTS: 1433 full text articles from 1008 journals indexed in Medline, PubMed, or Embase with 2049 Wikipedia citations were accessed. The frequency of Wikipedia citations has increased over time; most citations occurred after December 2010. More than half of the citations were coded as definitions (n = 648; 31.6%) or descriptions (n=482; 23.5%). Citations were not limited to journals with a low or no impact factor; the search found Wikipedia citations in many journals with high impact factors. CONCLUSIONS: Many publications are citing information from a tertiary source that can be edited by anyone, although permanent, evidence based sources are available. We encourage journal editors and reviewers to use caution when publishing articles that cite Wikipedia.
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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 | 0,039 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,057 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».