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Enregistrement W2788659161 · doi:10.21037/jphe.2018.01.02

Choosing and communicating with journals

2018· article· en· W2788659161 sur OpenAlexaff
T. Lang

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health and Emergency · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensMerck Canada Inc. (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingGovernment (linguistics)Public relationsPeer reviewQuality (philosophy)Impact factorPolitical scienceLibrary sciencePsychologyMedical educationMedicineComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Publishing your research requires knowing about the business practices of journals, what journal editors and peer reviewers want, and how the publication process works. For example, journals that have to make money for their owners have different needs and requirements than journals funded by government agencies or universities, and journals that receive advertising have different needs and requirements than journals that receive article processing charges from authors. Some journals are directed to readers in several public health disciplines, whereas others are directed to specialists or subspecialists. Finally, some journals are directed to international audiences, whereas others are directed to national or regional audiences. The quality or impact of a journal also has to be assessed before submitting a manuscript and when evaluating articles and authors who have published in it. Each of these characteristics should be considered when choosing a target journal. Likewise, most journals follow strict ethical standards when accepting, reviewing, and publishing articles, but other “predatory” journals do not, which can cost unsuspecting authors money and never result in a legitimate publication. Many authors, especially those early in their careers, are unfamiliar with the strengths and weaknesses of the various forms of peer review and how to respond to reviewers’ comments. Here, I review the scientific publishing process, including what authors need to know about journals, manuscript preparation and submittal, publication ethics, peer review, and other journal requirements.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,729
Tête enseignante GPT0,625
Écart entre enseignants0,104 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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