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Enregistrement W4404142026 · doi:10.1002/pbc.31413

Disparities in Global Authorship and Data Source in the <i>Pediatric Blood and Cancer</i> Journal 2011–2021: Realities and Strategies for Improvement

2024· article· en· W4404142026 sur OpenAlexaff
Kathryn Burns, Alexandra Martiniuk, Md Irteja Islam, Dominic Agyemang Opoku, Yuanhui Luo, Dorcas Malahlela, Anita Pickard, Elizabeth Sniderman, Julia Challinor

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensStollery Children's HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood cancerMedicinePediatric cancerFamily medicineCancerData scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research expands knowledge and improves outcomes. Research is needed in all settings, but most often occurs in high-income countries (HIC) compared to low- and middle-income countries (LMICs). Publication in scientific peer-reviewed journals and authorship position are important for academic/clinical advancement. We explored the current state of global authorship and data source distribution for publications in the Pediatric Blood and Cancer (PBC) journal. PROCEDURE: LMIC-affiliated author inclusion and position in selected article categories of the PBC (2011-2021) were recorded. Articles with at least one LMIC-affiliated author (first-listed affiliation) and 5% of exclusively HIC-authored articles were verified. Descriptive statistical analysis was performed. RESULTS: Of 4504 articles reviewed, 593 (13%) included at least one LMIC-affiliated author (517/593 [87%] as first author and 488/593 [82%]) as senior author. In a subset of articles with LMIC-sourced data, 148/675 (22%) included exclusively HIC authors. Within the LMIC-sourced data subset, 81/675 (12%) articles were mixed HIC/LMIC affiliation and 446/675 (66%) were exclusively LMIC-affiliated. The frequency of LMIC-affiliated authors as first or senior author within HIC/LMIC-affiliated collaborations was 31/81 (38%) and 9/81 (11%), respectively. CONCLUSION: As more than 80% of children live in LMICs and the WHO Global Initiative for Childhood Cancer is increasingly engaged across LMICs, all researchers/clinicians must justly be given an opportunity to conduct, write, publish, and be recognized for their research. PBC is uniquely poised to promote equitable publishing practices and opportunities for professional recognition by drawing on emerging best practices for equitable authorship, including potentially restructuring authorship guidelines and requirements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,236
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,236
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,026
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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