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Enregistrement W3094319664 · doi:10.1136/bmjopen-2020-040950

Cross-sectional analysis of bibliometrics and altmetrics: comparing the impact of qualitative and quantitative articles in the <i>British Medical Journal</i>

2020· article· en· W3094319664 sur OpenAlexaff
Helene Retrouvey, Fiona Webster, Toni Zhong, Anna R. Gagliardi, Nancy N. Baxter

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General HospitalWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAltmetricsMedicineBibliometricsPercentileCitationScopusWeb of scienceQualitative researchPercentile rankCitation analysisWilcoxon signed-rank testMEDLINEFamily medicineMeta-analysisData scienceLibrary scienceStatisticsSocial scienceInternal medicineMann–Whitney U test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In comparison to quantitative research, the impact of qualitative articles in the medical literature has been questioned by the BMJ; to explore this, we compared the impact of quantitative and qualitative articles published in BMJ. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Articles published in the BMJ between 2007 and 2017. MAIN OUTCOME MEASURES: Bibliometric and altmetric measures of research impact were collected using Web of Science, Google Scholar, Scopus, Plum Analytics and ProQuest Altmetric. Bibliometric measures consisted of citation numbers, field weighted citation impact and citation percentile. Altmetric measures consisted of article usage, captures, mentions, readers, altmetric attention score and score percentile. Scores were compared using the Wilcoxon Rank-sum test. RESULTS: We screened a total of 7777 articles and identified 42 qualitative articles. Each qualitative article was matched to 3 quantitative articles published during the same year (126 quantitative articles). Citation numbers were not statistically different between the two research types; the median number of citations (google scholar) per quantitative article was 62 (IQR 38-111) versus 58 (IQR 36-85) per qualitative article (p=0.47). Using Plum Analytics, qualitative articles were found to have a significantly higher usage, with a median of 984 (IQR 581-1351) versus 379 (IQR 177-763) for quantitative (p<0.001). The Altmetric Attention Score was higher for quantitative articles at 16 (IQR 7-37) versus qualitative articles at 9 (IQR 5-23, p=0.05), as was the Altmetric Score percentile 93 (IQR 87-96) versus 88 (IQR 76-95; p=0.02). CONCLUSION: Qualitative and quantitative articles published in the BMJ between 2007 and 2017 both have a high impact. No article type was consistently superior in terms of bibliometric or altmetric measures, suggesting that type of article is not the major driver of impact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,177
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,177
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0260,032
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,870
Tête enseignante GPT0,723
Écart entre enseignants0,147 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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