The impact of COVID-19 on global health journals: an analysis of impact factor and publication trends
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 has affected research productivity across all areas of knowledge. Current evidence suggests that COVID-19 has had a blockbuster effect on journal impact factors (JIFs) and publication trends, while little is known on global health journals. METHODS: Twenty global health journals were included to analyse the impact of COVID-19 on their JIFs and publication trends. Indicator data, including numbers of publications, citations, articles with different types, etc, were extracted from journal websites and Web of Science Core Collection database. The JIFs from 2019 to 2021 were simulated for longitudinal and cross-sectional analyses. Interrupted time-series analysis and non-parametric tests were applied to assess whether COVID-19 had decreased non-COVID-19 publications from January 2018 to June 2022. RESULTS: In 2020, 615 out of 3223 publications were COVID-19 related, accounting for 19.08%. The simulated JIFs of 17 out of 20 journals in 2021 were higher than those in 2019 and 2020. Notably, 18 out of 20 journals had a decrease in their simulated JIFs after excluding COVID-19-related publications. Moreover, 10 out of 20 journals decreased their monthly numbers of non-COVID-19 publications after the COVID-19 outbreak. For all the 20 journals as a whole, after the COVID-19 outbreak in February 2020, the total number of non-COVID-19 publications significantly decreased by 14.2 compared with the previous month (p=0.013), and since then, on average, the publications had decreased by 0.6 per month until June 2022 (p<0.001). CONCLUSIONS: COVID-19 has impacted the structure of COVID-19-related publications, the JIFs of global health journals and their numbers of non-COVID-19 publications. Although journals may benefit from increased JIFs, global health journals should avoid relying on a single metric. More follow-up studies including more years of data with a combination of metrics should be conducted to generate more robust evidence.
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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 | 0,041 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,354 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».