Impact of the COVID-19 Pandemic on Academic Productivity in Oncology: A Journal-, Conference- and Author-Level Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on academic productivity in oncology, measured by conference abstracts, journal publications and individual authorship trends, using a reference time frame of 2018 to 2022. To assess overall academic productivity, data was obtained on the number of abstracts and articles submitted and published from a selection of oncology conferences and journals. To assess individual authorship patterns, 200 articles were randomly selected from 2018, and for the first or last authors, publications were tracked over subsequent years. Factors assessed included gender, continent, specialty, MD vs. non-MD and career status (early vs. late). The number of submitted and published conference abstracts trended downward over time between 2018 and 2022 (p=0.11 and p=0.16 respectively). Journal submissions increased to a peak in 2020 and then declined thereafter, but this did not translate into changes in the number of papers published. For the author-level analysis, factors significantly predictive of increasing publication rates in multivariable analysis were late career status (vs. early), clinician status (vs. non-clinician), surgery or public health/epidemiology specialty, and author located in Asia. Further research is needed to help ameliorate the impact of these disparities.
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».