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Enregistrement W2124116526 · doi:10.1177/2158244013507271

Open Access, Megajournals, and MOOCs

2013· article· en· W2124116526 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAGE Open · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnbundlingPublishingPublic relationsContext (archaeology)CommonsHigher educationOpen educationProductivityElectronic publishingWork (physics)Political scienceBusinessMarketingSociologyEconomicsThe InternetEconomic growthWorld Wide WebEngineeringPedagogyIndustrial organization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of “open” academic content has been strongly embraced and promoted by many advocates, analysts, stakeholders, and reformers in the sector of higher education and academic publishing. The two most well-known developments are open access scholarly publishing and Massive Online Open Courses (MOOCs), each of which are connected to disruptive innovations enabled by new technologies. Support for these new modes of exchanging knowledge is linked to the expectation that they will promote a number of public interest benefits, including widening the impact, productivity, and format of academic work; reforming higher education and scholarly publishing markets; and relieving some of the cost pressures in academia. This article examines the rapid emergence of policy initiatives in the United Kingdom and the United States to promote open content and to bring about a new relationship between the market and the academic commons. In doing so, I examine controversial forms of academic unbundling such as open access megajournals and MOOCs and place each in the context of the heightened emphasis on productivity and impact in new regulatory regimes in the area of higher education.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,371 · 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