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Enregistrement W4205104582 · doi:10.1093/eurjcn/zvab121

From new kid on the block to leading journal: a review and reflection on the first 20 years of the <i>European Journal of Cardiovascular Nursing</i>

2021· review· en· W4205104582 sur OpenAlexaff
Suzanne Fredericks, Liesbet Van Bulck, Chantal F. Ski, Anne Kathrine Skibelund, Julie Sanders

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2021
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReflection (computer programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This year marks the 20th birthday of the European Journal of Cardiovascular Nursing (EJCN). The official journal of the Association of Cardiovascular Nursing and Allied Professionals, is now recognized as one of the leading nursing and allied professional journals. AIMS: This article reflects on the developments and impact of the journal over its 20-year lifespan. METHODS AND RESULTS: We present a descriptive account of the journal from inception (2002) until present day (2021), using data provided by the EJCN editorial office and extracted from published and available information. In the last 20 years, the EJCN has published 20 volumes, 106 issues, and 1320 papers from 79 countries. The volume and quality of papers has been consistently increasing, culminating in a 2020 impact factor of 3.908, the highest in its history, ranking second for nursing science. Papers are predominantly patient focused with a range of research methods that cover an extensive range of cardiovascular conditions. Authors who contributed to the first issue continued their contribution; 293 articles in total. CONCLUSION: The EJCN has evolved into a leading journal of cardiovascular care. As the journal enters its next era, with a new Editor-in-Chief, it is appropriate to have reflected on the phenomenal contribution of the outgoing Editor-in-Chief, and the editorial team, over the last 20 years.

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 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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,010
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0070,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,245 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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