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Enregistrement W2531347490 · doi:10.1186/s12916-016-0707-2

Increasing the evidence base in journalology: creating an international best practice journal research network

2016· editorial· en· W2531347490 sur OpenAlexaff
David Moher, Philippe Ravaud

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality (philosophy)Clinical PracticeEvidence-based medicineBest practiceDisseminationMedical educationMEDLINEData scienceAlternative medicinePublic relationsComputer scienceFamily medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomedical journals continue to be the single most important conduit for disseminating biomedical knowledge. Unlike clinical medicine, where evidence is considered fundamental to practice, journals still operate largely in a 'black box' mode without sufficient evidence to drive their practice. We believe there is an immediate need to substantially increase the amount and quality of research by journals to ensure their practice is as evidence based as possible. To achieve this goal, we are proposing the development of an international 'best practice journal research network'. We invite journals and others to join the network. Such a network is likely to improve the quality of journals. It is also likely to address many unanswered questions in publication science, including peer review, which can provide robust and generalizable answers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,133
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,349
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1330,349
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0110,005
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0220,018
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0190,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,851
Tête enseignante GPT0,669
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreÉditorial

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

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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