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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정승현 (동국대학교) 이윤석 (동국대학교) 이정혁 (동국대학교) 박하연 (동국대학교 의료원 마취통증의학과) 김대환 (동국대학교 의료원 마취통증의학과)
저널정보
대한마취통증의학회(구 대한마취과학회) Korean Journal of Anesthesiology Korean Journal of Anesthesiology Vol.70 No.3
발행연도
2017.1
수록면
327 - 334 (8page)

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Background: Journal editors have exercised their control over submitted papers having a high similarity index. Despite widespread suspicion of possible plagiarism on a high similarity index, our study focused on the real effect of the similarity index on the value of a scientific paper. Methods: This research examined the percent values of the similarity index from 978 submitted (420 published) papers in the Korean Journal of Anesthesiology since 2012. Thus, this study aimed to identify the correlation between the similarity index and the value of a paper. The value of a paper was evaluated in two distinct phases (during a peer-review process vs. after publication), and the value of a published paper was evaluated in two aspects (academic citation vs. social media appearance). Results: Yearly mean values of the similarity index ranged from 16% to 19%. There were 254 papers cited at least once and 179 papers appearing at least once in social media. The similarity index affected the acceptance/rejection of a paper in various ways; although the influence was not linear and the cutoff measures were distinctive among the types of papers, both extremes were related to a high rate of rejection. After publication, the similarity index had no effect on academic citation or social media appearance according to the paper. Conclusions: The finding suggested that the similarity index no longer had an influence on academic citation or social media appearance according to the paper after publication, while the similarity index affected the acceptance/rejection of a submitted paper. Proofreading and intervention for finalizing the draft by the editors might play a role in achieving uniform quality of the publication.

목차

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참고문헌 (4)

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2009 / Combating plagiarism / Nat Photonics 3:237 google schola Haustein S / 2015 / Characterizing social media metrics of scholarly papers: the effect of document properties and collaboration patterns / PLoS One 10:e0120495 google schola Eysenbach G / 2011 / Can tweets predict citations? Metrics of social impact based on Twitter and correlation with traditional metrics of scientific impact / J Med Internet Res 13:e123 google schola Yilmaz I / 2007 / Plagiarism? No, we're just borrowing better English / Nature 449:658 google schola

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