Open science practices among authors published in complementary, alternative, and integrative medicine journals: An international, cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Open science practices aim to increase transparency in research and increase research availability through open data, open access platforms, and public access. Due to the increasing popularity of complementary, alternative, and integrative medicine (CAIM) research, our study aims to explore current open science practices and perceived barriers among CAIM researchers in their own respective research articles. We conducted an international cross-sectional online survey that was sent to authors that published articles in MEDLINE-indexed journals categorized under the broad subject of "Complementary Therapies" or articles indexed under the MeSH term "Complementary Therapies." Articles were extracted to obtain the names and emails of all corresponding authors. Eight thousand seven hundred eighty-six researchers were emailed our survey, which included questions regarding participants' familiarity with open science practices, their open science practices, and perceived barriers to open science in CAIM with respect to participants' most recently published article. Basic descriptive statistics was generated based on the quantitative data. The survey was completed by 292 participants (3.32% response rate). Results indicate that the majority of participants were "very familiar" (n = 83, 31.68%) or "moderately familiar" (n = 83, 31.68%) with the concept of open science practices while creating their study. Open access publishing was the most familiar to participants, with 51.96% (n = 136) of survey respondents publishing with open access. Despite participants being familiar with other open science practices, the actual implementation of these practices was low. Common barriers participants experienced in implementing open science practices include not knowing where to share the study materials, where to share the data, or not knowing how to make a preprint. Although participants responded that they were familiar with the concept of open science practices, the actual implementation and uses of these practices were low. Barriers included a lack of overall knowledge about open science, and an overall lack of funding or institutional support. Future efforts should aim to explore how to implement methods to improve open science training for CAIM researchers.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheScience ouverte Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | MétarechercheScience ouverte Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».