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Enregistrement W4221059829 · doi:10.2196/34258

A Platform (Authorships.org) for the Objective Qualification and Order of Academic Authorship in Medical and Science Journals: Development and Evaluation Study Using the Design Science Research Methodology

2022· article· en· W4221059829 sur OpenAlexfundvenueno aff
Dimitri Aristotle Raptis, Aristotle Raptis, Pascale Tinguely

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität ZürichUniversität des SaarlandesUniversidade de MacauUniversitätsspital ZürichUniversität St. GallenRush UniversityUniversity of Notre DameUniversität BaselDalhousie University
Mots-clésUsabilityOrder (exchange)Computer scienceRanking (information retrieval)Medical scienceSoftwareMedical educationWorld Wide WebMedicineBusinessInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The qualification and order of authorship in scientific manuscripts are the main disputes in collaborative research work. OBJECTIVE: The aim of this project was to develop an open-access web-based platform for objective decision-making of authorship qualification and order in medical and science journals. METHODS: The design science process methodology was used to develop suitable software for authorship qualification and order. The first part of the software was designed to differentiate between qualification for authorship versus acknowledgment, using items of the recommendations of the International Committee of Medical Journal Editors. The second part addressed the order of authorship, using the analytical hierarchy process for objective multiple criteria decision-making and ranking. The platform was evaluated qualitatively (n=30) and quantitatively (n=18) using a dedicated questionnaire, by an international panel of medical and biomedical professionals and research collaborators worldwide. RESULTS: Authorships.org represents an open-access software compatible with all major platforms and web browsers. Software usability and output were evaluated and presented for 3 existing clinical and biomedical research studies. All 18 international evaluators felt that the Authorships.org platform was easy to use or remained neutral. Moreover, 59% (n=10) were satisfied with the software output results while the rest were unsure, 59% (n=10) would definitely use it for future projects while 41% (n=7) would consider it, 94% (n=16) felt it may prove useful to eliminate disputes regarding authorship, 82% (n=14) felt that it should become mandatory for manuscript submission to journals, and 53% (n=9) raised concerns regarding the potential unethical use of the software as a tool. CONCLUSIONS: Authorships.org allows transparent evaluation of authorship qualification and order in academic medical and science journals. Objectified proof of authorship contributions may become mandatory during manuscript submission in high-quality academic journals.

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)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,967
Tête enseignante GPT0,773
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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