Clarivate listed nursing journals in 2020: what they publish and how they measure use of social media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To investigate what the most common types of articles that nursing journals purport to publish are and what they actually publish. And to investigate the extent to which academic nursing journals listed by Clarivate track alternative metrics. Methods Journals included in the nursing Journal Citation Report (JCR) journal category in 2019 described as nursing were identified and considered suitable for inclusion in the analysis. Instructions for authors were reviewed online and mention of each type of article is identified. The tables of contents of each issue of each journal published during 2019 were examined and the types of articles published were extracted to a spreadsheet into permitted article types and published articles. Likewise, the use of alternative metrics by each journal was extracted to a spreadsheet. Pearson's and Spearman's correlation analysis was applied to investigate the relationship between articles permitted and articles published. Results In the 2020 JCR, 123 journals were listed. The most common article type permitted was original research ( n = 117), followed by review papers ( n = 116), and discussion papers ( n = 63). Original research ( n = 7045); review papers ( n = 1268); discussion papers ( n = 1225); editorials ( n = 793) and commentaries ( n = 776) were the most commonly published categories of the article. Of journals examined, 108 (96.8%) tracked mentions on social media and the Altmetric score was most commonly used (75%). There was a strong correlation ( r = 0.73; P = 0.002) between the numbers of articles permitted and published and a strong correlation (ρ = 0.86; P < 0.001) in terms of the rankings of the permitted and published articles. Conclusions There is a relationship between the most frequently permitted article types and those published, especially for the most frequent categories of both. Original articles, review papers, and discussion papers are the backbone of academic publishing in nursing with original articles vastly outweighing review and discussion papers. Most Clarivate listed journals now use some method of tracking alternative metrics indicating how seriously publishers take their social media profiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,050 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».