Manuscript publication of abstracts presented at gynecologic surgery societies’ annual meetings
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study characteristics and identify factors associated with full manuscript publication of oral abstracts presented at gynecologic surgery societies' annual meetings. STUDY DESIGN: We reviewed all oral abstracts presented at four major gynecologic surgery meetings in 2018. Oral abstracts subsequently published as peer-reviewed manuscripts were compared to those that were not published. Descriptive statistical analysis and multivariable regression analyses were conducted to identify factors associated with peer-reviewed manuscript publication. RESULTS: A total of 396 oral presentation abstracts from the four nationally recognized gynecologic societies were identified. The overall journal publication rate was 47.4% (188/396). The rate of publication of oral abstracts was 35.1% (72/205) for those presented at AAGL, 73.8% (62/84) for AUGS, 53.2% (42/79) for SGO and 42.9% (12/28) for SGS. In multivariable regression analysis, last author's H-index [aOR 95% CI 1.02 (1.00-1.03)], academic center affiliation [aOR 95% CI 2.29 (1.20-4.37)], and randomized controlled trials [aOR 95% CI 2.47 (1.12-5.47)] were associated with journal publication. Of the published articles, the median time to publication was 3.0 years [1.0-5.0], the median journal impact factor was 3.9 [1.8-4.8], the median relative citation ratio was 1.0 [0.4-1.9], and the median number of citations per year was 2.0 [1.0-4.1]. CONCLUSIONS: In the field of gynecologic surgery, several factors, including the last researcher's H-index, academic affiliation, randomized controlled trial design and type of societal meeting are associated with increased odds of an oral abstract ultimately reaching full manuscript peer-reviewed publication. These findings can serve researchers in the fields of gynecologic surgical subspecialties.
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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 | 0,031 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».