A Fine Balance: How Authors Strategize Around Journal Submission
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Publishing in peer-reviewed journals is essential for medical education researchers. Competition remains fierce for top journals, and authors are advised to consider impact factor (IF), audience, and alignment of focus. However, little is known about how authors balance these factors when making submission decisions. The authors aimed to explore decision making around journal choice. METHOD: Using constructivist grounded theory, the authors conducted and analyzed 27 semistructured phone interviews (August-November 2016) with medical education researchers. Participants were recruited from a larger study, and all had presented abstracts at medical education meetings in 2005 or 2006. RESULTS: When deciding where to submit an article, participants weighed a journal's IF and prestige against other factors, such as a journal's vision and mission, finding the right audience, study-specific factors including perceived quality of the work, and the peer review process. The opportunity cost of aiming high and risking rejection was influenced by career stage and external pressures. Despite much higher IFs, clinical journals were viewed as less desirable for establishing legitimacy in the medical education field and were often targeted for less novel or rigorous work. Participants expressed dissatisfaction with peer review in general, citing overly critical and poorly informed reviewers. CONCLUSIONS: Authors strategize around a particular article's submission by attempting to balance many interrelated factors. Their perceptions that high-IF clinical journals are viewed as less prestigious in this field can lead to publication strategies running counter to advice given to junior faculty. This has implications for mentorship and institutional leadership.
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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 | 0,111 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,031 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».