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Enregistrement W2617518271 · doi:10.2106/jbjs.rvw.16.00059

The Scholarly Influence of Orthopaedic Research According to Conventional and Alternative Metrics

2017· review· en· W2617518271 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJBJS Reviews · 2017
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeSocial mediaPsychological interventionMEDLINERandomized controlled trialMetric (unit)WeightingSurgeryWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Researchers are experiencing an innovative shift toward online distribution of their work, and metrics related to online scholarly influence are gaining importance. Our objectives were to determine which types of online activity are most prevalent in orthopaedics, to identify associated factors, and to explore a complementary approach to measuring overall scholarly influence using online activity and conventional citations. METHODS: We performed a systematic review of randomized controlled trials of surgical or nonsurgical interventions in participants with, or at specific risk for, injuries and diseases of the musculoskeletal system. We collected data on online activity in social media, mainstream media, blogs, forums, and other sources from a commercial provider of alternative metric data for medical journals. We tested associations with use of negative binomial regression. RESULTS: We identified 1,697 trials, published between 2011 and 2014, that had a total of 12,995 conventional citations and 15,068 online mentions. The median number of online mentions of each trial was 2 (interquartile range, 0 to 5). Twitter (82%) and Facebook (13%) mentions were the most prevalent types of online activity. Counts of online mentions correlated with conventional citations (r = 0.11, p < 0.01) but accumulated more rapidly. Higher total counts of online mentions were consistently associated with longer time since publication, higher journal impact factor, higher author h-index values, and less risk of bias (p < 0.01 for each). We found the best model fit for a complementary approach by weighting citations and online mentions equally. CONCLUSIONS: Online activity in orthopaedics is dominated by activity on Twitter and Facebook and is associated with increasing time since publication, journal impact factor, and author h-index values, and less risk of bias. Institutions, publishers, funding agencies, and clinicians may consider a complementary approach to measuring scholarly influence that weights online mentions and conventional citations equally.

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.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,179
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,179
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,720
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,074 · 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