A Bibliometric Analysis of the Literature on Open Access in Scopus
Notice bibliographique
Résumé
Using bibliometric techniques, this study investigates the characteristics of the literature on open access related research. The bibliometric data collected from Scopus, such as document type, country of publication, language of publication, subject area and the publication year of the open access documents, is used. In addition, the most cited articles, the top journals, the most productive authors and the institutions with the highest number of papers are also identified. The results of the study show that: 1.thirteen document types and 7,721 documents from 1972 to 2012, peer-reviewed journal articles (4,793; 62%) are the most frequently used type and the most popular publication media; 2.the US (2,204; 27%) and the UK (1,172; 14%) with 3,376 (41%) of the articles, are the countries with the greatest contribution, from a total of 128 countries’ authors; 3.English (7,316; 94%) dominates the other languages as the most frequently used language; 4.the top 3 subject areas are medicine ( 2,753; 22％), social science (1,787; 14%), biochemistry and genetics, molecular biology (1,253; 10％); 5.the last 10 years (20032012) account for 6513 (84.3%), as the highest output; 6.the most cited papers, published on Remote Sensing of Environment, are cited 2043 times, written by 13 coauthors in 1998 and supported by NASA in the US; 7.Plos One, with the most total publications on open access, published 554 papers; 8.the top 3 most productive authors are Bjork, B.C., from Finland, with 29 articles on open access, McGrath, M., from the United Kingdom, with 27articles on open access and Harnad, S., from Canada, with 24articles; and 9.the top institution is the University of Toronto (Canada). The future development of open access research will be of increasing importance, with more subject areas, authors, institutions and journals. The OA movement, an innovation in scholarly communication, is growing quickly and will widely influence in different subject areas and changes in related research worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheBibliométrie Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,292 | 0,337 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».