A survey of Compliance of Persian Abstracts of Research Articles in Medical Journals of Universities of Medical Sciences (Type 1) with the Vancouver Guideline and ISO 214 Standard
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims: An abstract is the best source of information within a content. The structured abstract is the best representation of the main source. Writing an appropriate abstract requires adherence to standards of abstracting. The aim of this study wasto investigate the compliance of Persian abstracts of research papers in medical journals of universities of medical sciences (type 1) with the Vancouver guideline and ISO 214 standard. Methods: In the present survey, the descriptive method was adapted. The study sample included Persian abstracts of research papers in medical journals of universities of medical sciences (type 1) of Iran. The last issue of the journals was available online on October 2012. The data collection tools consisted of two separate checklists reflecting the ISO 214 standards and the Vancouver guideline for abstract writing. Data were analyzed using SPSS software version 16 and Microsoft Excel. Results: The criteria of »discussing the results« and »having keywords« had the most compliance with the Vancouver guidelines and ISO 214 standards. The «keywords based on Persian medical subject headings » and »discussing subsidiary and secondary results« had the least compliance with the Vancouver guideline and ISO 214 standards, respectively. The average total rate of compliance with the Vancouver guideline was 74.01%, and the ISO 214 standards was 75.70%. Conclusion: The compliance of abstracts with the Vancouver guideline and ISO 214 standards is higher than average, but «keywords based on Persian medical subject headings» and «discussing subsidiary results and secondary results» needs improvement.
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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 | 0,066 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 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 ».