Research on Research: Publication of Projects Presented at Medical Imaging Research Days Across Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Twenty-one previous studies have shown a mean presentation to publication conversion rates at radiology conferences of 26%. There have been no prior studies on publication of medical imaging residency research presentations. Our objective was to determine how many medical imaging resident research projects presented at internal program research days across Canada go on to publication. METHODS: A list of unique medical imaging resident research presentations given at program research days during the 2012-2013 to 2016-2017 academic years was generated via e-mail contact of programs or review of publicly available data on program websites. Unique resident presentations were identified and publications associated with these presentations were sought via database and Internet searching. The number of publications, publishing journals, and time to publication was determined. RESULTS: Data from 32 research days at 7 programs were assessed. A total of 287 resident presentations were identified. Of these 287 presentations, 99 had associated publications (34% presentation to publication conversation rate), with variation in presentation numbers and publication conversion rates between schools. These 99 presentations were associated with a total of 118 publications in a total of 57 different journals. Time from presentation to publication was calculable for 109 of the 118 articles. Fifteen (14%) were published before research day and 94 (86%) were published after research day with a mean time to publication of 12.3 ± 13.6 months for all articles. CONCLUSIONS: Thirty-four percent of resident research presentations at Canadian medical imaging program research days go on to publication.
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 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 | 0,026 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».