Point & Counterpoint The Purpose of Institutional Repositories: Green OA or Beyond?
Notice bibliographique
Résumé
Institutional repositories (IRs) have a conflicted history in terms of purpose. Although always closely associated with the open access movement, in particular open access to the published research through self-archiving (“Green” OA), an approach long championed by Stevan Harnad (e.g., Harnad, 1999) and others, some of the most influential and visionary early essays on IRs speak of them as providing infrastructure for the stewardship of a wide range of institutional output (Lynch, 2003) and as a new way for libraries to support publishing functions (Crow, 2002). And while many libraries have concentrated on green OA to fill their IRs—with or without mandates, always with mixed success— many more have slowly but surely built successful, thriving IRs by providing stewardship of and access to the grey literature, the theses and dissertations, the undergraduate research, and the research data produced on their campuses. In fact, we would argue that libraries are better placed to implement green OA resolutions and mandates when their IR is already well populated and well used with other critical institutional content. An IR should focus on the “I”—on the output of the institution, created by individual researchers producing much more than published peer-reviewed articles.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».