Publication rates of abstracts presented at major interventional radiology conferences
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to determine the publication rate and factors predictive of publication of oral presentations at the annual meetings of the Cardiovascular and Interventional Radiology Society of Europe (CIRSE) and the Society of Interventional Radiology (SIR). METHODS: Keywords and authors from oral presentation abstracts at the 2012 CIRSE and SIR annual meetings were used to search PubMed and GoogleScholar for subsequent publication. Logistic regression was performed to identify whether number of authors, country of origin, subject category, methodology, study type, and/or study results were predictive of publication. RESULTS: A total of 421 abstracts (CIRSE-126, SIR-295) met the inclusion criteria. The overall publication rate across both conferences was 44.9%. Time from conference presentation to publication was 15±8.9 months for CIRSE and 16.3±8.8 months for SIR (P > 0.05), with a combined time interval of 15.9±8.8 months for both. The median impact factor of published abstracts was 2.075 (interquartile range, 2.075-2.775) for CIRSE and 2.093 (2.075-2.856) for SIR (P > 0.05). The most common country of origin for published abstracts was Germany (27.1%) at CIRSE and the United States (69%) at SIR. Logistic regression did not identify factors that were predictive of future publication. CONCLUSION: Publication rates were similar for CIRSE and SIR. Factors such as country of origin, topic of study and study results were not predictive of future publication. Authors should not be discouraged from submitting their work to journals based on these factors.
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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 | 0,061 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».