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Enregistrement W4396667527 · doi:10.1371/journal.pone.0301251

Complementary, alternative, and integrative medicine researchers’ practices and perceived barriers related to open science: An international, cross-sectional survey

2024· article· en· W4396667527 sur OpenAlexaff
Jeremy Y. Ng, Lucas J. Santoro, Kelly D. Cobey, Amie Steel, Holger Cramer, David Moher

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityScopusPublishingIncentiveAlternative medicinePeer reviewMedical educationOpen scienceMedicinePsychologyMEDLINEFamily medicineInternet privacyPolitical scienceComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Open science (OS) aims to make the dissemination of knowledge and the research process transparent and accessible to everyone. With the increasing popularity of complementary, alternative, and integrative medicine (CAIM), our goal was to explore what are CAIM researchers' practices and perceived barriers related to OS. METHODS: We conducted an anonymous online survey of researchers who published in journals listed in Scopus containing the words "complementary", "alternative", or "integrative" medicine in their names. We emailed 6040 researchers our purpose-built electronic survey after extracting their email address from one of their publications in our sample of journals. We questioned their familiarity with different OS concepts, along with their experiences and challenges engaging in these practices over the last 12 months. RESULTS: The survey was completed by 392 researchers (6.5% response rate, 97.1% completion rate). Most respondents were CAIM researchers familiar with the overall concept of OS, indicated by those actively publishing open access (OA) (n = 244, 76.0%), registering a study protocol (n = 148, 48.0%), and using reporting guidelines (n = 181, 59.0%) in the past 12 months. Preprinting, sharing raw data, and sharing study materials were less popular. A lack of funding was reported as the greatest barrier to publishing OA by most respondents (n = 252, 79.0%), and that additional funding is the most significant incentive in applying more OS practices to their research (n = 229,72.2%). With respect to preprinting barriers, 36.3% (n = 110) participants believed there are potential harms in sharing non-peer-reviewed work and 37.0% (n = 112) feared preprinting would reduce the likelihood of their manuscript being accepted by a journal. Respondents were also concerned about intellectual property control regarding sharing data (n = 94, 31.7%) and research study materials (n = 80, 28.7%). CONCLUSIONS: Although many participants were familiar with and practiced aspects of OS, many reported facing barriers relating to lack of funding to enable OS and perceived risks of revealing research ideas and data prior to publication. Future research should monitor the adoption and implementation of OS interventions in CAIM.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,125 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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