Assessment of the Dissemination of COVID-19–Related Articles Across Social Media: Altmetrics Study
Notice bibliographique
Résumé
Background The use of social media assists in the distribution of information about COVID-19 to the general public and health professionals. Alternative-level metrics (ie, Altmetrics) is an alternative method to traditional bibliometrics that assess the extent of dissemination of a scientific article on social media platforms. Objective Our study objective was to characterize and compare traditional bibliometrics (citation count) with newer metrics (Altmetric Attention Score [AAS]) of the top 100 Altmetric-scored articles on COVID-19. Methods The top 100 articles with the highest AAS were identified using the Altmetric explorer in May 2020. AAS, journal name, and mentions from various social media platforms (Twitter, Facebook, Wikipedia, Reddit, Mendeley, and Dimension) were collected for each article. Citation counts were collected from the Scopus database. Results The median AAS and citation count were 4922.50 and 24.00, respectively. TheNew England Journal of Medicine published the most articles (18/100, 18%). Twitter was the most frequently used social media platform with 985,429 of 1,022,975 (96.3%) mentions. Positive correlations were observed between AAS and citation count (r2=0.0973; P=.002). Conclusions Our research characterized the top 100 COVID-19–related articles by AAS in the Altmetric database. Altmetrics could complement traditional citation count when assessing the dissemination of an article regarding COVID-19. International Registered Report Identifier (IRRID) RR2-10.2196/21408
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | MétarechercheBibliométrieCommunication savante Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,016 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,061 | 0,064 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».