Notice bibliographique
Résumé
We thank Dr. Phillips and colleagues for their letter detailing their experience with peer review on their blog. The process they describe sounds similar to ours, and we are excited to see other blogs taking on scholarly approaches to fostering future authors. We read with interest the findings of increased readership attributable to the new peer review process. While our viewership has also increased (CanadiEM.org now receives > 40,000 page views per month), our article described the results of a survey which investigated the acceptability and feasibility of the coached peer review innovation. We did not focus on increased readership/followership metrics because we did not feel that it would be possible to remove the effect of other confounders. However, we agree that growing numbers of followers are a likely result of increased quality. In fact, we have previously worked on an initiative that uses followership to infer the impact and quality of blogs.1 The Social Media Index has been met with skepticism within the online community associated with the Free Open Access Medical education (FOAM) movement,2 which led us to embark on a longer research program to develop quality evaluation tools for blog posts.3–6 Moving forward, we believe that it is imperative for the scholars within our field to consider outcome measures more explicitly tied to quality when investigating initiatives like Dr. Phillips and colleagues’ and ours. Unfortunately, the quality tools that we have developed have not yet been formally validated, but in the future it may be possible to audit our initiatives using these tools. By rating the quality of our posts before and after the implementation of coached peer review, we could provide further validity evidence that the coached peer review process improves the writing of junior blog contributors. We look forward to hearing more about Dr. Phillips and colleagues’ work and possibly collaborating in the future. Teresa M. Chan, MD, FRCPC, MHPEAssistant professor of emergency medicine, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada, and senior editor, CanadiEM.org; [email protected] Brent Thoma, MA, MD, MSc, FRCPC Assistant professor of emergency medicine, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, Canada, and editor-in-chief, CanadiEM.org.
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 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 | 0,006 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,053 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,023 |
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 ».