Predictors of Citation Rate for Original Research Studies in the <i>Canadian Association of Radiologists Journal</i>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study is aimed to identify predictors of citation rate of original research published in the Canadian Association of Radiologists Journal (CARJ). METHODS: A search of MEDLINE was conducted from January 1, 2000-June 30, 2013 to identify all studies published in the CARJ. Original research studies were included. Reviews, pictorial essays, guidelines, case studies, case series, and original studies with a sample size <10 were excluded. Variables assessed for association with citation rate included number of authors, study design, sample size, multi-institutional study, multi-national study, study type, presence of statistically significant result, presence of funding, and number of references. Statistical analysis was completed using linear regression and Pearson correlation coefficients (r). RESULTS: A total of 714 studies were published in CARJ, of which 181 were original research publications that were cited a total of 1517 times. Twelve original research studies were uncited, while the most-cited one was cited 58 times. Sample size (r = 0.177, P = .017) and number of references (r = 0.164, P = .028) demonstrated statistically significant weak positive correlations with citation rate. Number of authors, study design, setting, statistically significant results, and funding were not associated with citation rate. CONCLUSION: Only a very small number of original research studies published at the CARJ remained uncited 5 or more years after the publication. Sample size and number of references were identified as significant, but weak predictors of citation rate in CARJ.
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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 | 0,046 | 0,357 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».