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Enregistrement W4394819901 · doi:10.1097/acm.0000000000005742

Describing the Landscape of Medical Education Preprints on MedRxiv: Current Trends and Future Recommendations

2024· article· en· W4394819901 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMetadataUploadPromotion (chess)Library scienceMedical journalWorld Wide WebMedical educationComputer scienceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A preprint is a version of a research manuscript posted to a preprint server prior to peer review. Preprints enable authors to quickly and openly share research, afford opportunities for expedient feedback, and enable immediate listing of research on grant and promotion applications. In medical education, most journals welcome preprints, which suggests that preprints play a role in the field's discourse. Yet, little is known about medical education preprints, including author characteristics, preprint use, and ultimate publication status. This study provides an overview of preprints in medical education to better understand their role in the field's discourse. METHOD: The authors queried medRxiv, a preprint repository, to identify preprints categorized as "medical education" and downloaded related metadata. CrossRef was queried to gather information on preprints later published in journals. Data were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Between 2019 and 2022, 204 preprints were classified in medRxiv as "medical education," with most deposited in 2021 (n = 76; 37.3%). On average, preprint full-texts were downloaded 1,875.2 times, and all were promoted on social media. Preprints were authored, on average, by 5.9 authors. Corresponding authors were based in 41 countries, with 45.6% in the United States, the United Kingdom, and Canada. Almost half (n = 101; 49.5%) became published articles in predominantly peer-reviewed journals. Preprints appeared in 65 peer-reviewed journals, with BMC Medical Education (n = 9; 8.9%) most represented. CONCLUSIONS: Medical education research is being deposited as preprints, which are promoted, heavily accessed, and subsequently published in peer-reviewed journals, including medical education journals. Considering the benefits of preprints and the slowness of medical education publishing, it is likely that preprint depositing will increase and preprints will be integrated into the field's discourse. The authors propose next steps to facilitate responsible and effective creation and use of preprints.

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,292 · 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