Does the journal impact factor predict individual article citation rate in otolaryngology journals?
Notice bibliographique
Résumé
Objective Citation skew is a phenomenon that refers to the unequal citation distribution of articles in a journal. The objective of this study was to establish whether citation skew exists in Otolaryngology—Head and Neck Surgery (OHNS) journals and to elucidate whether journal impact factor (JIF) was an accurate indicator of citation rate of individual articles. Methods Journals in the field of OHNS were identified using Journal Citation Reports. After extraction of the number of citations in 2020 for all primary research articles and review articles published in 2018 and 2019, a detailed citation analysis was performed to determine citation distribution. The main outcome of this study was to establish whether citation skew exists within OHNS literature and whether JIF was an accurate prediction of individual article citation rate. Results Thirty-one OHNS journals were identified. Citation skew was prevalent across OHNS literature with 65% of publications achieving citation rates below the JIF. Furthermore, 48% of publications gathered either zero or one citation. The mean and median citations for review articles, 3.66 and 2, respectively, were higher than the mean and median number of citations for primary research articles, 1 and 2.35, respectively ( P < .001). A statistically significant correlation was found between citation rate and JIF ( r = 0.394, P = 0.028). Conclusions The current results demonstrate a citation skew among OHNS journals, which is in keeping with findings from other surgical subspecialties. The majority of publications did not achieve citation rates equal to the JIF. Thus, the JIF should not be used to measure the quality of individual articles. Otolaryngologists should assess the quality of research through the use of other metrics, such as the evaluation of sound scientific methodology, and the relevance of the articles.
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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 | 0,019 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».