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Enregistrement W4311216358 · doi:10.1101/2022.12.12.22283368

The Geographical Gap in Leading Medical Journals - a Computational Audit

2022· preprint· en· W4311216358 sur OpenAlexaboutno aff
Oscar Brück

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationBibliometricsNationalityLibrary scienceGeographyPublishingAuditDominance (genetics)Political scienceDemographyMedicineSociologyAccountingBusinessImmigrationLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Auditing geographical representation in medical publishing could help to mitigate possible national and regional disparities. Methods Using the Web of Science indexing database, we collected bibliometric data of original research articles published between 2010-2019 in The New England Journal of Medicine, Nature Medicine, Journal of the American Medical Association, The BMJ , and The Lancet . We studied the corresponding authors’ geolocation in regard to publication and citation count, their temporal evolution, and the journals’ and citing organizations’ nationality. Results We identified 10,558 articles. Based on the nationality of the corresponding authors’ institutes, only 32 countries published more than 10 publications in 10 years equaling to 98.9% of all publications. English-speaking countries USA (48.2%), UK (15.9%), Canada (5.3%), and Australia (3.2%) were most represented, but with a declining trend in recent years. Normalized to their accumulated citations, 9/32 countries were associated with ≥10% publication excess, of which USA (n=1,174 publications) and UK (n=410) accounted for 85.7%. Similar findings were replicated at the municipal level where all top 10 most productive cities were located in USA (n=7), UK (n=2), or Canada (n=1), and 21 out of 25 most productive cities published more articles than predicted based on their accumulated citations. Finally, we discovered that both journals published, and researchers cited more commonly research conducted in the same country. Discussion The audit revealed Anglocentric dominance, domestic preference occurring in both journals and citation selection, and increased geographical representation in recent years in medical publishing.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,186
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,186
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0270,064
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,602
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,003 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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