Editorial Processes in Free Open Access Medical Educational (<scp>FOAM</scp>) Resources
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Much of the skepticism toward online educational resources (OERs) in emergency medicine (EM) stems from the low barrier to publishing and a perceived lack of editorial rigor. Learners and educators have demonstrated unreliable gestalt ratings of OERs, suggesting a lack of capacity to consistently appraise these resources. The development of tools to guide clinicians and learners in the selection and use of blogs and podcasts is a growing area of interest. Disclosure of editorial process was identified in previous studies as an important quality indicator for OERs. However, little is known about editorial process in online EM resources and whether it can be reliably integrated into a critical appraisal tool. METHODS: Two reviewers assessed 100 top EM and critical care OERs for mention and description of editorial process and academic and nonacademic affiliations. Ninety-two sites were accessible for review. All sites were also contacted to attempt clarification of their editorial process. Inter-rater reliability for mention and description of editorial process was evaluated using Cohen's kappa, and the relationship between academic affiliation and disclosure of editorial process was assessed by odds ratio (OR). RESULTS: Eleven sites mentioned an editorial process, and 10 of these sites included a description. Five of the seven sites that responded to contact also described an editorial process. Inter-rater agreement was excellent for mention (κ = 0.90) and description (κ = 1.00) of editorial process. Eighteen sites listed academic affiliations and 21 sites had nonacademic affiliations. A greater proportion of sites with academic affiliations disclosed their editorial process compared to sites without academic affiliations (OR = 5.3, 95% confidence interval [CI] = 1.3-21.0; difference in proportions of 0.40, 95% CI = 11.6-60.8). CONCLUSIONS: Although transparency is lacking, editorial processes exist among OERs. Inter-rater reliability for disclosure of editorial process is excellent, supporting its use within critical appraisal tools.
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 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 | 0,178 | 0,555 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».