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Enregistrement W3210250846 · doi:10.1136/bmjgh-2021-006982

Where there is no local author: a network bibliometric analysis of authorship parasitism among research conducted in sub-Saharan Africa

2021· article· en· W3210250846 sur OpenAlexaff
Chris A. Rees, Mohsin Ali, Rodrick Kisenge, Readon C Ideh, Stephanie J Sirna, Carl Britto, Peter N. Kazembe, Michelle Niescierenko, Christopher Duggan, Karim Manji

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésDemographyLogistic regressionGeographyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Authorship parasitism (ie, no authors affiliated with the country in which the study took place) occurs frequently in research conducted in low-income and middle-income countries, despite published recommendations defining authorship criteria. The objective was to compare characteristics of articles exhibiting authorship parasitism in sub-Saharan Africa to articles with author representation from sub-Saharan African countries. METHODS: A bibliometric review of articles indexed in PubMed published from January 2014 through December 2018 reporting research conducted in sub-Saharan Africa was performed. Author affiliations were assigned to countries based on regular expression algorithms. Choropleth maps and network diagrams were created to determine where authorship parasitism occurred, and multivariable logistic regression was used to determine associated factors. RESULTS: Of 32 061 articles, 14.8% (n=4754) demonstrated authorship parasitism, which was most common among studies from Somalia (n=175/233, 75.1%) and Sao Tome and Principe (n=20/28, 71.4%). Authors affiliated with USA and UK institutions were most commonly involved in articles exhibiting authorship parasitism. Authorship parasitism was more common in articles: published in North American journals (adjusted OR (aOR) 1.26, 95% CI 1.07 to 1.50) than in sub-Saharan African journals, reporting work from multiple sub-Saharan African countries (aOR 8.41, 95% CI 7.30 to 9.68) compared with work from upper-middle income sub-Saharan African countries, with <5 authors (aOR 14.46, 95% CI 12.81 to 16.35) than >10 authors, and was less common in articles published in French (aOR 0.60, 95% CI 0.41 to 0.85) than English. CONCLUSIONS: Authorship parasitism was common in articles reporting research conducted in sub-Saharan Africa. There were reliable predictors of authorship parasitism. Investigators and institutions in high-income countries, as well as funding agencies and journals should promote research from sub-Saharan Africa, including its publication, in a collaborative and equitable manner.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Intégrité de la recherche
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 enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0490,061
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,592
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,035 · 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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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