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Enregistrement W4391518643 · doi:10.1186/s12910-024-01006-2

Analyzing the composition of the editorial boards in high-impact medical ethics journals: a survey study

2024· article· en· W4391518643 sur OpenAlexaboutno aff
Zhiwei Jia, Donghua Liu, Xingxuan Li, Tianlin Wen, Xiyan Zhao, Wei Li

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Academy of Chinese Medical SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésContext (archaeology)Middle EastPhilosophy of medicineLatin AmericansPolitical scienceGeographyMedicineAlternative medicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The underrepresentation of scholarly works from low- and middle-income countries (LMICs) in academic literature is a documented concern, attributed partly to editorial biases. This trend, prevalent across various disciplines, has been less explored in the context of medical ethics journals. This study aimed to examine the composition of editorial board members (EBM) in high-impact medical ethics journals and to evaluate the extent of international diversity within these editorial teams. METHODS: This study incorporated an analysis of 16 high-impact medical ethics journals. Information regarding the EBM of these journals was systematically gathered and categorized based on the World Bank's country income classifications. An in-depth examination of the editorial board compositions was then conducted. RESULTS: The study identified 669 EBM across the selected journals. A predominant 89.84% (601) of these members were from high-income countries (HICs), with upper-middle-income countries contributing 7.47% (50) and lower-middle-income countries 2.69% (18). No EBM were associated with low-income countries. A regional breakdown indicated that North America was the most represented area, accounting for 48.88% (327), followed by Europe & Central Asia (27.50%, 184), East Asia & Pacific (13.45%, 90), Latin America & Caribbean (4.63%, 31), Sub-Saharan Africa (4.19%, 28), Middle East & North Africa (0.75%, 5), and South Asia (0.60%, 4). In total, these EBMs hailed from 46 different countries, with the United States representing the largest proportion (43.80%, 293), followed by the United Kingdom (13.15%, 88), Australia (7.92%, 53), Germany (6.73%, 45), and Canada (5.08%, 34). CONCLUSIONS: There is a significant lack of international representation within the EBM of high-impact medical ethics journals. The majority of editors in this field are affiliated with HICs, leading to a severe underrepresentation of LMICs within the editorial boards.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,198
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,198
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,357 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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