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Enregistrement W2902667247 · doi:10.7710/2162-3309.2253

Confused about copyright? Assessing Researchers’ Comprehension of Copyright Transfer Agreements

2018· article· en· W2902667247 sur OpenAlexaff
Alexandra Kohn, Jessica Lange

Notice bibliographique

RevueJournal of Librarianship and Scholarly Communication · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingSubject (documents)ComprehensionPublicationProbit modelScopusConfusionPsychologyPolitical sciencePublic relationsComputer scienceLibrary scienceEconometricsEconomicsLawMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Academic authors’ confusion about copyright and publisher policy is often cited as a challenge to their effective sharing of their own published research, from having a chilling effect on selfarchiving in institutional and subject repositories, to leading to the posting of versions of articles on social networking sites in contravention of publisher policy and beyond. This study seeks to determine the extent to which authors understand the terms of these policies as expressed in publishers’ copyright transfer agreements (CTAs), taking into account such factors as the authors’ disciplines and publishing experience, as well as the wording and structure of these agreements. METHODS We distributed an online survey experiment to corresponding authors of academic research articles indexed in the Scopus database. Participants were randomly assigned to read one of two copyright transfer agreements and were subsequently asked to answer a series of questions about these agreements to determine their level of comprehension. The survey was sent to 3,154 participants, with 122 responding, representing a 4% response rate. Basic demographic information as well as information about participants’ previous publishing experience was also collected. We analyzed the survey data using Ordinary Least Squared (OLS) regressions and probit regressions. RESULTS AND DISCUSSION Participants demonstrated a low rate of understanding of the terms of the CTAs they were asked to read. Participants averaged a score of 33% on the survey, indicating a low comprehension level of author rights. This figure did not vary significantly, regardless of the respondents’ discipline, time in academia, level of experience with publishing, or whether or not they had published previously with the publisher whose CTA they were administered. Results also indicated that participants did equally poorly on the survey regardless of which of the two CTAs they received. However, academic authors do appear to have a greater chance of understanding a CTA when a specific activity is explicitly outlined in the text of the agreement.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,270
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,270
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,170 · 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
DomainePrésentation des résultats
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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