Using the Kano Model to Display the Association between Percentages of Keywords within Abstracts and Article Citations: A Bibliometric Study for JMIR Journals (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>BACKGROUND</title> Academic literature suggests keywords are retrieved from paper’s title and abstract. However, none explored the percentages of keywords within an abstract (PKWA) and investigated the association with the article citations so far. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> We compared the PKWA in journals and investigated the association between PLWA and article citations for scientifically scholar journals. </sec> <sec> <title>METHODS</title> Selecting 2,796 abstracts and the corresponding keywords from 15 JMIR journals published between 2017 to 2018 on the US National Library of Medicine National Institutes of Health(Pubmed.org), we downloaded the number of citations matched by the PKWA for each article and then investigated the association between them. Choropleth maps were used to present the most productive and cited countries/areas in JMIR journals. The PKWA for each journal was transformed into odds by using the formula(=PKWA/(1-PKWA)) and displayed on a dashboard using the bootstrapping method to compare the differences across journals. The Kano model was applied to interpret the association between PKWA and the article citations. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> The overall PKWA for the 15 JMIR journals is 65.3%. The top three most productive and cited countries are from the United States, the United Kington, and Canada. The differences in PKWA were found among JMIR journals. Only 0.4% of articles with lower PKWA had the tendencies toward a higher number of citations using the Kano diagram to interpret the results. The most influential article with PMID=28663162 published in 2017 has been cited 78 times, but only one keyword “health behavior” that exits in the context. The PKWA is 0.16(=1/6) for this article. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> The moderate PKWA(=65.3%) urges us to reconsider whether keywords should be(or must be) from the paper’s title and abstract. The effect on searching PubMed for a keyword will be duplicated if the scheme with [All Fields] is applied. The number of keywords in the context can increase the visibility of an article which is a merit good for discusses in the future. </sec> <sec> <title>CLINICALTRIAL</title> Not available </sec>
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».