Recommendations and guidelines for creating scholarly biomedical journals: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scholarly journals play a key role in the dissemination of research findings. However, little focus is given to the process of establishing new, credible journals and the obstacles faced in achieving this. This scoping review aimed to identify and describe existing recommendations for starting a biomedical scholarly journal. METHODS: We searched five bibliographic databases: OVID Medline + Medline in Process, Embase Classic + Embase, ERIC, APA PsycINFO, and Web of Science on January 14, 2022. A related grey literature search was conducted on March 19, 2022. Eligible sources were those published in English in any year, of any format, and that described guidance for starting a biomedical journal. Titles and abstracts of obtained sources were screened. We extracted descriptive characteristics including author name, year and country of publication, journal name, and source type, and any recommendations from the included sources discussing guidance for starting a biomedical journal. These recommendations were categorized and thematically grouped. RESULTS: A total of 5626 unique sources were obtained. Thirty-three sources met our inclusion criteria. Most sources were blog posts (10/33; 30.30%), and only 10 sources were supported by evidence. We extracted 51 unique recommendations from these 33 sources, which we thematically classified into nine themes which were: journal operations, editorial review processes, peer review processes, open access publishing, copyediting/typesetting, production, archiving/indexing/metrics, marketing/promotion, and funding. CONCLUSIONS: There is little formal guidance regarding how to start a scholarly journal. The development of an evidence-based guideline may help uphold scholarly publishing quality, provide insight into obstacles new journals will face, and equip novice publishers with the tools to meet best practices.
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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 | 0,412 | 0,667 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,069 | 0,053 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,027 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».