Notice bibliographique
Résumé
Open access to the peer-reviewed primary research literature would greatly facilitate knowledge transfer between the creators and the users of the results of research and scholarship. Criteria are needed to assess the impact of recent initiatives, such as the Budapest Open Access Initiative. For example, how many open-access research journals exist within a given field, and what is the reputation of each one? And, how many openly-accessible institutional e-print archives have been created and how many are actually are being used by researchers and scholars? A simple approach to an assessment of the open-access portion of the medical literature is described, and some preliminary results are summarized. These preliminary results point to the need for incentives to foster the implementation of initiatives such as the Budapest Open Access Initiative. An example of an incentive model is proposed, where an agency or foundation that provides peer-reviewed grants-in-aid to researchers establishes an e-print archive. Only current grantees of the agency would be eligible to post reports about the results of research projects or programs that have been supported by the agency. Some advantages and implications of this particular model are outlined. It is suggested that incentive models of this kind are needed to increase the likelihood that open access to the primary medical research literature will soon reach a "tipping point" and move quickly toward wide acceptance.
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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 | 0,023 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,005 |
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 ».