Quality and impact of occupational therapy journals: Authors’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background/aim: With increasing pressure for academic accountability, there is a need for the profession to consider the quality and impact of its journals. This seems even more pressing because few occupational therapy journals have an impact factor, which has become synonymous with quality. By surveying authors of papers in occupational therapy journals, this study aimed to determine their perceptions of indicators of journal quality and ratings of 19 occupational therapy journals on these indicators and to have them provide a global rating for non‐occupational therapy journals. Methods: Authors of papers in peer‐reviewed occupational therapy journals between 2003 and 2005 were invited to complete an online survey. Of 554 authors, 184 (33%) responded. Most respondents were female (91%); over 40 years of age (78%); from the USA (29%), Canada (17%), Australia (16%), UK (16%) or Sweden (10%); had PhDs or professional doctorates (55%); and were academics (53%). The majority (63%) had published between 0 and two papers per year over the previous 3 years. Results: The top five quality indicators rated as very important were reputation/prestige of the journal, availability, rigour and quality of the manuscript review process, timeliness of review and publication, and impact on policy/practice. Six journals were rated high by respondents across most quality indicators ( American Journal of Occupational Therapy, Australian Occupational Therapy Journal, British Journal of Occupational Therapy, Canadian Journal of Occupational Therapy, OTJR: Occupation, Participation and Health, and Scandinavian Journal of Occupational Therapy ). Conclusions: The results are discussed in terms of promoting research and scholarship within academic institutions that are influenced by measures of research productivity and quality. Limitations of the study and recommendations for future research are included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».