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Enregistrement W2297585834 · doi:10.18438/b8132v

Obtaining Journal Titles via Big Deals Most Cost Effective Compared to Individual Subscriptions, Pay-Per-View, and Interlibrary Loan

2016· article· en· W2297585834 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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterlibrary loanComputer scienceMedical libraryBusinessLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of:
 Lemley, T., & Li, J. (2015). "Big deal” journal subscription packages: Are they worth the cost? Journal of Electronic Resources in Medical Libraries, 12(1), 1-10. http://dx.doi.org/10.1080/15424065.2015.1001959 
 
 Abstract
 
 Objective – To determine if “Big Deal” journal subscription packages are a cost-effective way to provide electronic journal access to academic library users versus individual subscriptions, pay-per-view, and interlibrary loans (ILL).
 
 Design – Cost-per-article-use analysis.
 
 Setting – Public research university in the United States of America.
 
 Subjects – Cost-per-use data from 1) journals in seven Big Deal packages, 2) individually subscribed journals, 3) pay-per-view from publishers’ websites, and 4) interlibrary loans.
 
 Methods – The authors determined cost-per-use for Big Deal titles by utilizing COUNTER JR1 metric Successful Full-Text Article Request (SFTAR) reports. Individual journal subscription cost-per-use data were obtained from individual publishers or platforms. Pay-per-view cost was determined by recording the price listed on publishers’ websites. ILL cost-per-use was established by reviewing cost-per-article obtained from libraries outside of reciprocal borrowing agreement networks. With the exception of pay-per-view numbers, title cost-per-use was averaged over a three-year period from 2010 through 2012. 
 
 Main Results – Cost-per-article use for journals from Big Deals varied from $2.11 to $9.42. For individually subscribed journals, the average cost-per-article ranged from $0.25 to $84.00. Pay-per-view charges ranged from $15.00 to $80.00, with an average cost of $37.72. 
 
 Conclusion – The authors conclude that Big Deals are cost effective, but that they consume such a large amount of funds that they limit the purchase of other resources. The authors go on to outline the options for libraries thinking about Big Deal packages. First, libraries should keep Big Deal packages in place if the average cost-per-article is less than individual subscriptions. Second, libraries could subscribe only to the most-used journals in Big Deals, cancel the packages, and rely on ILL and pay-per-view access. Third, consortia could be joined to favourably negotiate Big Deal package prices. Fourth, Big Deals could be dropped completely. Fifth, individual libraries armed with JR1 reports can negotiate with publishers for better deals.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,265
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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