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Enregistrement W4280565449 · doi:10.5070/d328257392

Subscription-based and open access dermatology journals: the publication model dilemma

2022· article· en· W4280565449 sur OpenAlexaff
Jeffrey Ding, Arvind Vijayasarathi, Orapin M Amornteerasawas, Gabrielle Hiebert, Faisal Khosa

Notice bibliographique

RevueDermatology Online Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEScholarshipPublishingScholarly communicationCitationBibliometricsLibrary scienceFamily medicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical journalism and the dissemination of peer-reviewed research serve to promote and protect the integrity of scholarship. We evaluated the publication models of dermatology journals to provide a snapshot of the current state of publishing. A total of 106 actively-publishing dermatology journals were identified using the SCImago Journal Rankings (SJR) citation database. Journals were classified by publication model (subscription-based and open-access), publishing company, publisher type (commercial, professional society, and university), MEDLINE-indexing status, and SJR indicator. Of these, 65 (61.32%) dermatology journals were subscription-based and 41 (38.68%) were open-access. In addition, 59 (55.66%) journals were indexed in MEDLINE and most were subscription-based (N=51) and published by commercial entities (N=54). MEDLINE-indexing status was significantly different across publisher types (P<0.001), access-types (P<0.001), and the top four publishers (P=0.016). Distribution of SJR indicator was significantly different across publisher types (P<0.001) and access-types (all journals, P=0.001; indexed journals only, P=0.046). More than 91% of MEDLINE-indexed titles were published by commercial entities, and among them, four companies controlled the vast majority. Discontinuation of access to any one of the top publishers in dermatology can significantly and disproportionately impact education and scholarship.

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)0,082
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,177
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0820,177
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0210,013
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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