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Enregistrement W3024651713 · doi:10.4103/tcmj.tcmj_40_20

Research publications during public health emergencies

2020· article· en· W3024651713 sur OpenAlexaff
Malcolm Koo

Notice bibliographique

RevueTzu Chi Medical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmediacyPublishingPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internet privacyComputer sciencePublic relationsLibrary scienceWorld Wide WebPolitical scienceMedicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, At the time of global public health emergencies, such as the current 2019 coronavirus disease outbreak (COVID-19)[1], research articles on the topic are appearing at an ever-accelerating rate[2]. While the PubMed bibliographic database is arguably the most convenient and comprehensive online resource for accessing peer-reviewed biomedical literature, there are other sources to consider when timely information is a critical concern. With the initiative put forward by the Wellcome Trust in response to the Zika virus outbreak in 2016[3], various major publishers and organizations have committed to make research findings relevant to global public health emergencies available as rapidly and openly as possible [Table 1]. With this, researchers can benefit from timely and free access to all relevant peer-reviewed research publications, including those otherwise accessible by subscription only.Table 1: Free to access coronavirus disease 2019 (COVID-19) resources with full-text biomedical research articlesA notable difference in the way of publishing research results between now and the past is the increased embracement of preprints by researchers in the biomedical field. On the one hand, preprints can dramatically increase both the speed and the visibility of research by posting reports online before a formal peer-review process. An article on the discovery and potential origin of COVID-19 posted on bioRxiv on January 23 has received over 206,000 downloads and was mentioned by 69 news outlets within a month[4]. On the other hand, they can open up the possibility of trading off accuracy with immediacy as well as a concern for misuse or misinterpretation. A case in point was the publication of an article on bioRxiv that claimed to find “uncanny similarities” between the new coronavirus and HIV[5]. While the article was swiftly retracted by the authors within 2 days after it was scrutinized by the scientific community, this was not fast enough to prevent the incorrect information from spreading through social networks. Preprints are undoubtedly an efficient venue for scientific communication, especially during public health emergencies. Nevertheless, it is imperative to remember that they are not validated through peer-review. Medical researchers should maintain extra vigilance when reading and citing preprints. Frontline medical professionals should not to rely on them to guide their clinical practice. Last but not least, journalists have a responsibility to remind readers, the differences between preprints and published articles. Sensational and misleading reports can have the potential to further aggravate the already panic and chaotic situation. Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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 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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,549
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,006 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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