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Enregistrement W2117743583 · doi:10.3390/publications3010001

Open Access Article Processing Charges: DOAJ Survey May 2014

2015· article· en· W2117743583 sur OpenAlexafffund
Heather Morrison, Jihane Salhab, Alexis Calvé-Genest, Tony Horava

Notice bibliographique

RevuePublications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDirectoryPublishingComputer scienceWorld Wide WebPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As of May 2014, the Directory of Open Access Journals (DOAJ) listed close to ten thousand fully open access, peer reviewed, scholarly journals. Most of these journals do not charge article processing charges (APCs). This article reports the results of a survey of the 2567 journals, or 26% of journals listed in DOAJ, that do have APCs based on a sample of 1432 of these journals. Results indicate a volatile sector that would make future APCs difficult to predict for budgeting purposes. DOAJ and publisher title lists often did not closely match. A number of journals were found on examination not to have APCs. A wide range of publication costs was found for every publisher type. The average (mean) APC of $964 contrasts with a mode of $0. At least 61% of publishers using APCs are commercial in nature, while many publishers are of unknown types. The vast majority of journals charging APCs (80%) were found to offer one or more variations on pricing, such as discounts for authors from mid to low income countries, differential pricing based on article type, institutional or society membership, and/or optional charges for extras such as English language editing services or fast track of articles. The complexity and volatility of this publishing landscape is discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,032
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,015

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.

Tête enseignante Opus0,938
Tête enseignante GPT0,726
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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