Relevant Journals for Identifying Implementation Science Articles: Results of an International Implementation Science Expert Survey
Notice bibliographique
Résumé
In implementation science (IS), conducting well-targeted and reproducible literature searches is challenging due to non-specific and varying terminology that is fragmented over multiple disciplines. A list of journals that publish IS-relevant content for use in search strings can support this process. We conducted a cross-sectional online survey of 56 Australian, European, and North American IS experts to identify and prioritize relevant journals that publish IS articles. Journals' relevance was assessed by providing each with a list of 12 journals, to which they were encouraged to add additional journal names and comments as free text. We also assessed which journals had published special IS-focused issues—identified via PubMed and Google searches—over the last 20 years. Data were analyzed descriptively. Between February 28 and March 15, 2020, a purposive sample of 34/56 experts participated in the survey (response rate: 60.7%). Implementation Science and BMC Health Services Research were perceived as relevant by 97.1% of participants; other journals' relevance varied internationally. Experts proposed 50 additional journals from various clinical fields and health science disciplines. We identified 12 calls and 53 special issues on IS published within various journals and research fields. Experts' comments confirmed the described challenges in identifying IS literature. This report presents experts' ratings of IS journals, which can be included in strategies supporting searches of IS evidence. However, challenges in identifying IS evidence remain geographically and interdisciplinary. Further investment is needed to develop reproducible search strings to capture IS evidence as an important step in improving IS research quality.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,115 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».