Cardiology researchers’ practices and perceived barriers to open science: an international survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Open science is a movement and set of practices to conduct research more transparently. Implementing open science will significantly improve public access and supports equity. It also has the potential to foster innovation and reduce duplication through data and materials sharing. Here, we survey an international group of researchers publishing in cardiovascular journals regarding their perceptions and practices related to open science. METHODS: We identified the top 100 'Cardiology and Cardiovascular Medicine' subject category journals from the SCImago journal ranking platform. This is a publicly available portal that draws from Scopus. We then extracted the corresponding author's name and email from all articles published in these journals between 1 March 2021 and 1 March 2022. Participants were sent a purpose-built survey about open science. The survey contained primarily multiple choice and scale-based questions for which we report count data and percentages. For the few text-based responses we conducted thematic content analysis. RESULTS: 198 participants responded to our survey. Participants had a mean response of 6.8 (N=197, SD=1.8) on a 9-point scale with endpoints, not at all familiar (1) and extremely familiar (9), when indicating how familiar they were with open science. When asked about where they obtained open science training, most participants indicated this was done on the job self-initiated while conducting research (n=103, 52%), or that they had no formal training with respect to open science (n=72, 36%). More than half of the participants indicated they would benefit from practical support from their institution on how to perform open science practices (N=106, 54%). A diversity of barriers to each of the open science practices presented to participants were acknowledged. Participants indicated that funding was the most essential incentive to adopt open science. CONCLUSIONS: It is clear that policy alone will not lead to the effective implementation of open science. This survey serves as a baseline for the cardiovascular research community's open science performance and perception and can be used to inform future interventions and monitoring.
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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 | 0,023 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».