Conversion Rate of Abstracts Presented at the Societe Internationale d'Urologie into Peer-Reviewed Journal Publications
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The objective of this study was to determine the publication rate of abstracts presented at the Société Internationale d'Urologie (SIU) Congress and to analyse the characteristics associated with conversion to publication. Methods: All abstracts from the 36th Congress of the Société Internationale d'Urologie were identified from the published 2016 abstract book. A PubMed search was performed using key words and author names to identify published journal articles corresponding with the presented abstracts. Results: The conversion rate of presented abstracts to publication by April 2022 was 30.73% (224 of 729). Many abstracts were published prior to presentation (35.27%, 79 of 224). The average time to publication of abstracts published post presentation was 16.88 months. The majority of abstracts were presented in urology-specific journals (66.96%, 150 of 224). Publishing journals had an average impact factor of 3.068 with Urology (18 of 224) and World Journal of Urology (8 of 224) being the most common journals. Moderated ePosters had the highest conversion rate to publication (39.59%), whilst Unmoderated Videos had the lowest (11.32%). The abstract book assigned presentation topic groups to the moderated ePoster category; the most published abstract topic was sexual function (68.75%, 11 of 16). Conclusions: The conversion rate of abstracts presented at the SIU to publications in peer-reviewed journals has shown improvement since previous reports; however, it remains lower than the rates associated with other major urological conferences. Almost 70% of presented abstracts do not convert to publication and this should be considered when incorporating abstract findings into clinical practice.
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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 | 0,026 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».