Dissertation-to-Book Publication Patterns Among a Sample of R1 Institutions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION A common concern about openly available electronic theses and dissertations is that their “openness” will prevent graduate student authors from publishing their work commercially in the future. A handful of studies have explored aspects of this topic; this study reviewed dissertation-to-book publication patterns at Carnegie Classification R1 academic institutions. METHODS This study analyzed over 23,000 dissertations from twelve U.S. universities to determine how frequently dissertations were subsequently published as books matching the original dissertation in pagination, chapters, and subject matter. WorldCat and several other resources were used to make publication determinations. RESULTS Across the sample set, a very small percentage of dissertations were published as books that matched the original dissertation on pagination, chapters, and subject matter. The average number of years for dissertations in the study to be published as books was determined for broad subject categories and for select academic disciplines. Results were compared across public and private institutions, and books that were self-published or published by questionable organizations were identified. DISCUSSION Dissertation-to-book trends occur primarily in the social sciences, humanities, and arts. With dissertations for which the author is actively working to publish as a book, the commonly offered 6- to 24-month embargo periods appear sufficient, provided that extensions or renewals continue to be available. CONCLUSION This study has implications for librarians providing services to graduate students, faculty advisors, and graduate colleges/schools in regard to dissertation embargo lengths, self-publishing, and what we have termed questionable publishers, as these areas continue to provide opportunities for librarians to educate these stakeholders.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».