Publication Rate of Abstracts Presented at the Annual APGO/CREOG Meeting
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the publication rate of abstracts presented at the Annual APGO/CREOG Meetings and compare it to rates from other medical education conferences. BACKGROUND: Abstract presentations at conferences represent an important means of disseminating scholarly activity. Failure to publish educational research in peer-reviewed journals leads to unnecessary duplication and publication bias. METHODS: The following characteristics were recorded from the 2014-2015 APGO/CREOG meeting abstracts: format (oral/poster), award status, type of scholarship (research/educational innovation), methods (quantitative/qualitative), and number of centers involved. Medline and Google Scholar were searched using the names of the first and last author, and key-words from the title and abstract. Chi-square and Fisher’s exact tests were performed to determine which characteristics were associated with publication. The previously reported publication rates from the 2005-2006 Research in Medical Education (RIME) and the Canadian Conference on Medical Education (CCME) conferences were compared to the APGO/CREOG abstracts. RESULTS: 314 abstracts were reviewed, and 29 (9%) were published. Award winning and oral abstracts, but none of the other characteristics, were associated with higher publication rates. Of the 445 abstracts reviewed from the RIME and CCME conferences 141 (31%) were published, which is a significantly higher rate than those from the APGO/CREOG meetings (p>0.05). DISCUSSION: Award winning and oral abstracts were more likely to be published. The rate of publication for abstract presented at APGO/CREOG meetings is notably lower than other conferences. APGO/CREOG should consider ways to increase the publication rate which would potentially enhance the reputation of both the presenters and the Annual Meeting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».