En fin d'année, les revues envoient des bilans. Ce sont des top 10 de la rédaction, ou le top 10 des articles les plus lus ('lu' est ambitieux… je dirais les plus ouverts sur un écran… Le lien de causalité avec la lecture n'est pas évident). Vous avez par exemple, copie d'un email du JAMA avec les donuts : ce sont les données Altmetric de l'année 2016 pour les articles.
L'article le plus lu en 2016 dans le JAMA a pour auteur Barack Obama. C'est un article avec un seul auteur et d'accès gratuit. "Le plus lu" est une hypothèse. L'auteur habite Washington (Maison Blanche), a signé les liens d'intérêts ICMJE, et remercie des contributeurs. A la date du 23 décembre 2016, cet article affiche 1 933 493 views, 4 citations, et un Altmetric de 8083 ! Cet article a 2 commentaires sur PubPeer (vous ne le voyez que si vous avez téléchargé le plug in de PubPeer).
Apprenez à lire les couleurs des donuts. Si vous cliquez sur l'Altmetric de 8083, vous avez des pages et des pages d'infos. Sur la carte du monde des tweets, vous apprenez "Altmetric has seen 8959 tweets from 8134 users, with an upper bound of 34,510,012 followers.". D'ailleurs 14 tweets venaient de France ! Vous pouvez lire les 8959 tweets. Cet article a eu 327 news, 47 billets sur des blogs, et 208 posts sur Facebook. Que penser de tout cela ??? Je suis dubitatif !! Dans le résumé de tout cela, vous avez le "Demographic breakdown" et vous lisez :
- Members of the public: counts 5893 (72%)
- Scientists: 1332 (16%)
- Practitioners (doctors, other healthcare professionals): 620 (8%)
- Science communicators (journalists, bloggers, editors): 289 (4%)
Ces ratios semblent assez stables entre les articles. Par exemple pour l'article sur les définitions du choc septique, les % sont de 71, 22, 6 et 2 %. Mais, je ne connais pas la méthode de calcul !!!!!
Quand je fais des formations et que j'explique que les articles sont surtout lus par des non scientifiques, les gens rigolent !
