MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4412676988 · doi:10.7759/cureus.88858

Author and Journal Self-Citation in General Surgery Original Research Articles

2025· article· en· W4412676988 sur OpenAlexaboutno aff
Lucas Soares Gerbasi, María Assunção Flores, Tanja Gunsberger, John Ashurst

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCitationGeneral surgeryLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Citations are an indicator of an article's visibility, significance, impact, and attention in journals. Evidence has suggested that there may be increasing questionable citation practices by authors to achieve "scores and win rewards." It poses the question of whether high citation counts are a realistic metric for an individual's mark of influence or an attempt at the misrepresentation of performance to game citation scores. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the difference in author and journal self-citation rates in three high-impact general surgery journals. METHODS: A retrospective cohort of all original research articles published from January 1, 2022, through December 31, 2022, in the Journal of the American Medical Association Surgery (JAMA Surg, Impact Factor (IF) 16.7), Annals of Surgery (AOS, IF 13.8), and the Journal of the American College of Surgeons (ACS, IF 6.5) were reviewed. Data was collected on the total number of authors, references, author self-citations, journal self-citations, and the country associated with the last author. The Kruskal-Wallis test was used to compare continuous data between journals, and all correlations were calculated using Spearman correlation coefficients. An average self-citation index was calculated for every country represented in each journal and plotted on an area map. RESULTS: A total of 558 articles, 6,399 authors, 19,943 references, 32 states in the U.S., and 25 countries were reviewed and included in the final analysis. Author self-citations accounted for 28.4% (N = 1,819) of all references studied, with a statistically significant difference between JAMA Surg and AOS vs. ACS, and no differences between JAMA Surg and AOS (JAMA Surg 3 and AOS 3 vs. ACS 2; p < 0.001), with data represented as group medians. Authors self-cited themselves a total of 3,852 times, with first authors accounting for 17.1% (N = 658) and last authors accounting for 19.6% (N = 755) of all self-citations. A significant positive correlation was noted between the total number of authors and the number of authors self-citing (r(556) = 0.386; p < 0.001). A significant, strong positive correlation was also noted between the total times authors self-cited and the total times the first and last authors self-cited (first author: r(556) = 0.582, p < 0.001); last author: r(556) = 0.634, p < 0.001). Overall, journal self-citations accounted for 6.7% (N = 1337) of all cited manuscripts. A significantly small positive correlation between the number of references and the journal self-citations was noted (r(557) = 0.224; p < 0.001). On an international stage, the UK (0.63, 0.67 in JAMA Surg and ACS, respectively) and Israel (0.75 in AOS) had the highest average self-citation index across all three journals, with the UK repeating in both JAMA Surg and ACS; however, New Zealand (0), Canada (0), and Spain (0.11) had the lowest average self-citation indices across all three journals. Conclusion: In the journals studied, both JAMA Surg and AOS were found to have equal levels of self-citation but significantly higher than ACS. Nearly a third of all the references across three journals were found to be first or last author self-citations. Additionally, journals self-cited at a lower rate, but a correlation existed between the number of references and journal's self-citation rate. A potential international co-localization of self-citations exists, especially among smaller European and Asian countries.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0180,018
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,775
Tête enseignante GPT0,656
Écart entre enseignants0,119 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureus→Même sujetscientometrics and bibliometrics research→Travaux en français237 207→