‘Why was my paper rejected?’: understanding editorial decisions in a high-impact cardiovascular nursing journal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, medical and health journals have seen a notable increase in the number of manuscript submissions. This surge reflects the growing body of global research and the drive among healthcare professionals and researchers to share and report their clinical and scientific findings. Despite the digital revolution, which has enabled broader dissemination of information, reputable scientific journals still operate with constraints on how many articles they can publish annually. Quality assurance, editorial standards, and reader engagement remain top priorities, limiting the volume of accepted work. As a result, the role of editors has grown increasingly complex: they have to sift through a rising tide of submissions to identify and publish only the most impactful, rigorous, and relevant science. This editorial offers some insight into why many submissions, even those of reasonable quality, may not be accepted for publication. At the European Journal of Cardiovascular Nursing, the acceptance rate for unsolicited articles has declined over time and stands at approximately 15% to date (Central Illustration). This figure aligns with what is observed in many other high-impact journals. Each submission undergoes an initial editorial review, and about half of the manuscripts are rejected without being sent for external peer review. This ‘desk rejection’ process serves two important purposes: first, it allows authors to rapidly submit their work to another journal; second, it conserves the valuable time and expertise of our reviewers.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle