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Enregistrement W2998095279 · doi:10.1002/asi.24330

The citation advantage of promoted articles in a cross‐publisher distribution platform: A 12‐month randomized controlled trial

2019· article· en· W2998095279 sur OpenAlexafffund
Paul Kudlow, Devin Bissky Dziadyk, Alan Rutledge, Aviv Shachak, Günther Eysenbach

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensMaRSToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineConfidence intervalCitationInternal medicineComputer scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is currently a paucity of evidence‐based strategies that have been shown to increase citations of peer‐reviewed articles following their publication. We conducted a 12‐month randomized controlled trial to examine whether the promotion of article links in an online cross‐publisher distribution platform (TrendMD) affects citations. In all, 3,200 articles published in 64 peer‐reviewed journals across eight subject areas were block randomized at the subject level to either the TrendMD group ( n = 1,600) or the control group ( n = 1,600) of the study. Our primary outcome compares the mean citations of articles randomized to TrendMD versus control after 12 months. Articles randomized to TrendMD showed a 50% increase in mean citations relative to control at 12 months. The difference in mean citations at 12 months for articles randomized to TrendMD versus control was 5.06, 95% confidence interval [2.87, 7.25], was statistically significant ( p < .001) and found in three of eight subject areas. At 6 months following publication, articles randomized to TrendMD showed a smaller, yet statistically significant ( p = .005), 21% increase in mean citations, relative to control. To our knowledge, this is the first randomized controlled trial to demonstrate how an intervention can be used to increase citations of peer‐reviewed articles after they have been published.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrieMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisélow
gptMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomiséhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,290
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,290
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0110,042
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,355 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

BibliométrieMétarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeEssai randomisé
DomaineÉvaluation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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