Online distribution channel increases article usage on Mendeley: a randomized controlled trial
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.
Notice bibliographique
Résumé
Prior research shows that article reader counts (i.e. saves) on the online reference manager, Mendeley, correlate to future citations. There are currently no evidenced-based distribution strategies that have been shown to increase article saves on Mendeley. We conducted a 4-week randomized controlled trial to examine how promotion of article links in a novel online cross-publisher distribution channel (TrendMD) affect article saves on Mendeley. Four hundred articles published in the Journal of Medical Internet Research were randomized to either the TrendMD arm (n = 200) or the control arm (n = 200) of the study. Our primary outcome compares the 4-week mean Mendeley saves of articles randomized to TrendMD versus control. Articles randomized to TrendMD showed a 77% increase in article saves on Mendeley relative to control. The difference in mean Mendeley saves for TrendMD articles versus control was 2.7, 95% CI (2.63, 2.77), and statistically significant (p < 0.01). There was a positive correlation between pageviews driven by TrendMD and article saves on Mendeley (Spearman’s rho r = 0.60). This is the first randomized controlled trial to show how an online cross-publisher distribution channel (TrendMD) enhances article saves on Mendeley. While replication and further study are needed, these data suggest that cross-publisher article recommendations via TrendMD may enhance citations of scholarly articles.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle