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Enregistrement W3210376598 · doi:10.1097/mol.0000000000000797

Preprint servers in lipidology: current status and future role.

2022· article· en· W3210376598 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Preprint2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PublishingLibrary scienceMedicineWorld Wide WebDiseaseComputer scienceInfectious disease (medical specialty)Internal medicineOutbreakVirologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Preprinting, or the sharing of non-peer reviewed, unpublished scholarly manuscripts, has exploded in all fields of science and medicine over the past 5 years. We searched the literature and evaluated the posting and uptake of preprint publications in the field of lipidology in bioRxiv and medRxiv servers. We also contacted the editorial offices of 20 journals that publish original research in lipidology to gauge their policies on preprints. RECENT FINDINGS: All 20 journals contacted indicated that they accepted preprints. As of 31 May 2021, 473 and 231 preprints in lipidology had been submitted to bioRxiv and medRxiv, respectively. About half of all lipidology preprints were related to cardiovascular, cardiometabolic, and/or metabolic diseases (CVMD) and their risk factors, but at least 12 other disease categories were also represented. 16.9% and 1.08% of medRxiv and bioRxiv preprints, respectively, were related to coronavirus disease 2019 (COVID-19). SUMMARY: All identified journals accept lipidology themed preprints for submission, removing any barriers authors may have had regarding preprinting. Based on growing experience with preprinting, this trend should encourage increased community feedback and facilitate higher quality lipidology research in the future.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaCommunication savanteScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptCommunication savante
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,273 · 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