Notice bibliographique
Résumé
Background: Authorship is a pinnacle activity in academic medicine that often involves collaboration and a mentor–mentee relationship. The International Committee of Medical Journal Editors criteria for authorship (ICMJEc) are intended to prevent abuses of authorship and are used by more than 5500 medical journals. However, the binary ICMJEc have not yet been quantified. Aim: To develop a numeric scoring rubric for the ICMJEc to corroborate the authenticity of authorship claims. Methods: The four ICMJEc were separated into the nine authorship components of conception, design, data acquisition, data analysis, interpretation of data, draft, revision, final approval and accountability. In spring 2021, members of an international association of medical editors rated the importance of each authorship component using an 11-point Likert scale ranging from 0 (no importance) to 10 (most important). The median component scores were used to calibrate the pairwise comparisons in an analytic hierarchy process (AHP). The AHP priority weights were multiplied against a four-level perceived effort/capability grade to calculate an authorship score. Results: Sixty-six decision-making medical editors completed the survey. The components had the median scores/AHP weights: conception 7.5/5.3%; design 8/8.9%; data acquisition 7/3.6%; data analysis 7/3.6%; interpretation of data 8/8.9%; draft 8/8.9%; revision 8/8.9%; final approval 9/20.1%; and accountability 10/31.8%, with Kruskal–Wallis Chi 2 = 65.11, p < 0.001. Conclusion: The editors rated accountability as the most important component of authorship, followed by the final approval of the manuscript; data acquisition had the lowest median importance score for authorship. The scoring rubric ( https://tinyurl.com/eyu86y96 ) transforms the binary tetrad ICMJEc into 9 quantifiable components of authorship, providing a transparent method to objectively assess authorship contributions, determine authorship order and potentially decrease the abuse of authorship. If desired, individual journals can survey their editorial boards and use the AHP method to derive customized weightings for an ICMJEc-based authorship index. Keywords: authorship, ICMJE, academic medicine, ethics, medical editors, analytic hierarchy process, survey
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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 | 0,071 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».