Publication Rate of Abstracts Presented at the North American Neuro-Ophthalmology Society Annual Meeting From 2008 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conference abstracts serve an important role in the timely dissemination of scientific and clinical advancements, but most fail to be published. The goal of this study was to investigate the publication rate and factors associated with publication of abstracts presented at the North American Neuro-Ophthalmology Society (NANOS) Annual Meeting over a 10-year period. METHODS: NANOS Annual Meeting abstracts from 2008 to 2017 were extracted and categorized into Walsh presentations, scientific platforms, or poster presentations. An original automated web scraping program was validated to search PubMed, Embase, Medline, and Google Scholar for publications. Publication date, journal, authors, study type, multicenter involvement, and financial disclosures were retrieved. RESULTS: A total of 195 Walsh presentations, 231 scientific platform presentations, and 1735 scientific posters were included in the study with an overall publication rate of 31.5% (681/2,161). This was stable over the study period. Publication was the highest for scientific platforms (67.1%), followed by Walsh abstracts (36.4%) and poster presentations (27.2%). Multivariable analysis identified 3-4 authors, 5 or more authors, basic science, and sample size of 100 or more significantly correlated with subsequent publication. The top 3 countries for NANOS submissions were the United States, Canada, and South Korea, and the most frequent journal of publication was the Journal of Neuro-Ophthalmology. CONCLUSIONS: Publication rate of NANOS abstracts is comparable to other conferences in ophthalmology and the neurological sciences. Conference attendees should be aware that more than two-thirds of abstracts fail to be published and publication rates vary widely by type of submission.
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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 | 0,024 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».