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Enregistrement W2799641588 · doi:10.1097/acm.0000000000002265

A Fine Balance: How Authors Strategize Around Journal Submission

2018· article· en· W2799641588 sur OpenAlexaff
Shiphra Ginsburg, Meghan Lynch, Catharine M. Walsh

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenThe Wilson CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)PsychologyGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,359
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,359
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0100,010
Communication savante0,0310,016
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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