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Enregistrement W2604604230 · doi:10.5195/jmla.2017.207

Knowledge of journal impact factors among nursing faculty: a cross-sectional study

2017· article· en· W2604604230 sur OpenAlexaffabout
Maha Kumaran, Chau Ha

Notice bibliographique

RevueJournal of the Medical Library Association JMLA · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensSaskatchewan PolytechnicUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyNursingMedicinePsychologyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The research assessed nursing faculty awareness and knowledge of the journal impact factor (JIF) and its impact on their publication choices. METHODS: A qualitative cross-sectional questionnaire was developed using Fluid Survey and distributed electronically to nursing faculty and instructors at three post-secondary institutions in Saskatchewan. Data were collected on place and status of employment, knowledge and awareness of JIFs, and criteria used to choose journals for publication. RESULTS: A total of forty-four nursing faculty and instructors completed the questionnaire. The authors found that faculty lack awareness or complete understanding of JIFs and that JIFs are not the most important or only criterion used when they choose a journal for publication. CONCLUSIONS: There are various reasons for choosing a journal for publication. It is important for librarians to understand faculty views of JIFs and their criteria for choosing journals for publication, so that librarians are better equipped to guide researchers in considering their academic goals, needs, and personal values.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,014
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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