Le JCPH se joint au International Collaboration of Pharmacy Journal Editors (ICPJE), anciennement connu sous le nom de « Granada Group »
Bibliographic record
Abstract
Le Journal canadien de la pharmacie hospitalière (JCPH) a rejoint un groupe de revues internationales de pharmacie clinique et sociale, qui a récemment adopté le titre formel de International Collaboration of Pharmacy Journal Editors (ICPJE).L'objectif collectif de l'ICPJE vise à accroître la qualité et les facteurs d'impact des revues consacrées à la pratique de la pharmacie.Les rédacteurs en chef se sont rencontrés pour la première fois à Grenade, en Espagne, en 2022, pour discuter de ces principes.Ils y ont préparé les Déclarations de Grenade (Granada Statements) qui consistent en 18 recommandations relevant de 6 domaines thématiques généraux.Les descriptions complètes de ces déclarations peuvent être consultées dans un article de synthèse qui a été publié simultanément dans plusieurs revues de l'ICPJE 1-14 , et une description plus détaillée de l'ICPJE, anciennement connu sous le nom de Granada Group of journals, se trouve sur leur site Web (https://granadastatements.weebly.com/).En bref, les Déclarations de Grenade se concentrent sur les concepts suivants.Le premier concerne « l'utilisation appropriée de la terminologie » afin de mieux s'aligner sur les Medical Subject Headings (MeSH) (les descripteurs qui servent à décrire les sujets dont traite un article) de la National Library of Medicine (NLM) américaine.De nombreuses disciplines hors du champ de la pharmacie clinique ont traditionnellement utilisé une terminologie technique plus précise et ont donc influencé plus directement l'élaboration des MeSH.L'ICPJE a discuté de plusieurs stratégies visant à définir des termes pouvant être utilisés de manière plus cohérente par les auteurs en pharmacie et, possiblement, exercer des pressions sur la NLM afin de réviser le système des MeSH et/ou d'adopter ces termes.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.021 | 0.087 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.005 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.030 | 0.022 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.008 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".