Výzkum názoru editorů českých biomedicínských časopisů na pravidla citování: pilotní studie
Bibliographic record
Abstract
Účel – Víc jak 40 let se diskutuje otázka příčiny existence více citačních stylů. Cílem této pilotní studie bylo provést výzkum mezi českými biomedicínskými časopisy a jejich editory, jaké citační styly používají a jak důležité jsou pro ně údaje v citacích včetně jejich podoby a citačních metod.Design/metodologie/přístup – Na webech 185 českých biomedicínských časopisů byly vyhledány citační pokyny a expertní analýzou identifikovány používané citační styly a podle vzorů bibliografických citací požadované citační údaje. Formou dotazníkového šetření bylo osloveno 185 editorů českých biomedicínských časopisů za účelem zjištění, proč používají jiný citační styl než AMA, Vancouver/NLM a Uniform requirements a jak jsou důležité údaje v bibliografických citacích článku, knihy/kapitoly v knize a webové stránky a kterou preferují citační metodu.Výsledky – Ze 185 periodik styly AMA, NLM/Vancouver nebo Uniform requirements používá 16 časopisů a 34 v nějak modifikované úpravě. Ze 185 oslovených editorů 37 zodpovědělo první část dotazníku k údajům v citacích a 31 k citačním metodám. Podle nich je důležité vždy uvést autory, název článku/kapitoly, název časopisu/knihy a rok vydání. Ostatní údaje v citacích čtvrtina a více respondentů nepovažuje za důležité. Z citačních metod editoři preferují citation-seqence. Při srovnání názoru editorů a vzorů citací v jimi zastupovaných časopisech se ukázalo, že ani v jednom časopise požadované údaje neodpovídají názoru editora.Originalita/hodnota – Zatímco podle dosud publikovaných názorů jsou příčinou užívání více stylů místo standardizovaného rozdílné potřeby autorů a vydavatelů, tento pilotní výzkum odhalil možnost příčiny i v samotných standardizovaných stylech nedostatečně reflektujících reálnou praxi ve vědeckém publikování.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".