Research On Research : How Many Resident Presentations At Canadian Medical Imaging Research Days Go On To Publication?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Determine the percentage of resident presentations at Canadian medical imaging resident research days that go on to publication.METHODS: Each of the thirteen English speaking diagnostic imaging residency programs across Canada was contacted via email to request data and participation in the study. Programs were then asked to provide details about presentations at resident research days between 2013 and 2017, including presenter name, presentation title and abstract (if available). Internet searching was then preformed to confirm if presenters were medical imaging residents at the time. Repeat presentations on the same topic in subsequent years were excluded. In summer 2018, publications were identified via internet searching using resident name and keywords for each presentation via PubMed, web of science, and google. Identified publications were linked with the presentation to determine total number of publications and how many presentations resulted in publications by year at each school. Additional factors assessed were resident author order on publications, publishing journals, and time between research day presentation and publication.RESULTS: Data was obtained from 7 residency programs, with information from a total of 32 research days available to review. From this, 287 unique resident presentations were evaluated. 99/287 (34%) presentations generated a total of 118 publications. Publication rates were lower for 2017 than other years, and overall school publication rates ranged between 19% and 73% by school. 82/99 (82%) presentations generated a single publication with 15/99 (15%) generating multiple publications. Mean time from presentation to publication was 12.3 u00b1 13.6 months, with 48% of publications within 1 year following research day, and 14% published before research. 76/118 (64%) of publications listed the presenting resident as first author. The most common journal to publish in was the Canadian Association of Radiologists Journal with 16/118 (15%) publications. CONCLUSION: 34% of medical imaging research day presentations went on to publication, with variation in number of presentations and publications between schools.
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 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 | 0,027 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,086 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,024 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,024 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,171 | 0,078 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».