Factors associated with the publication and impact of CUA abstracts over the last decade
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Canadian Urological Association's (CUA) annual meeting is the largest gathering of Canadian urologists, and many abstracts that are presented go on to be published as peer-reviewed papers. Our objective was to determine the publication rates and impact of these abstracts, and examine predictors associated with their publication. METHODS: We identified abstracts presented at the 2010, 2013, 2014, 2015, 2018, 2020, and 2021 CUA meetings, and determined if there were matching manuscripts based on author and title using a comprehensive Medline search. Standardized data was extracted. Medians and interquartile ranges are presented, and regression models were used to determine factors associated with manuscript publication, journal impact factor, and time to publication. RESULTS: There were 1732 CUA abstracts in our years of interest. The overall publication rate was 45.4%. Median journal impact factor was 2.27 for all published abstracts and time to publication was 13.2 months. Type of presentation was significantly associated with publication rate (p<0.001), with 63.7% of podiums, 46.7% of moderated posters, and 39.5% of unmoderated posters published. The median journal impact factor was 3.45 for published podiums, 2.19 for moderated posters, and 2.10 for unmoderated posters. CONCLUSIONS: Approximately 45% of CUA annual meeting abstracts are eventually published. The type of presentation correlates well with both publication and impact factor, suggesting the CUA review process and scientific program committee does a good job of judging abstract quality.
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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 | 0,032 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».