Ten-Year Cross-Disciplinary Comparison of the Growth of Open Access and How it Increases Research Citation Impact
Notice bibliographique
Résumé
In 2001, Lawrence found that articles in computer science that were openly accessible (OA) on the Web were cited substantially more than those that were not. We have since replicated this effect in physics. To further test its cross-disciplinary generality, we used 1,307,038 articles published across 12 years (1992-2003) in 10 disciplines (Biology, Psychology, Sociology, Health, Political Science, Economics, Education, Law, Business, Management). We designed a robot that trawls the Web for full-texts using reference metadata (author, title, journal, etc.) and citation data from the Institute for Scientific Information (ISI) database. A preliminary signal-detection analysis of the robot's accuracy yielded a signal detectability d'=2.45 and bias = 0.52. The overall percentage of OA (relative to total OA + NOA) articles varies from 5%-16% (depending on discipline, year and country) and is slowly climbing annually (correlation r=.76, sample size N=12, probability p < 0.005). Comparing OA and NOA articles in the same journal/year, OA articles have consistently more citations, the advantage varying from 36%-172% by discipline and year. Comparing articles within six citation ranges (0, 1, 2-3, 4-7, 8-15, 16+ citations), the annual percentage of OA articles is growing significantly faster than NOA within every citation range (r > .90, N=12, p < .0005) and the effect is greater with the more highly cited articles (r = .98, N=6, p < .005). Causality cannot be determined from these data, but our prior finding of a similar pattern in physics, where percent OA is much higher (and even approaches 100% in some subfields), makes it unlikely that the OA citation advantage is merely or mostly a self-selection bias (for making only one's better articles OA). Further research will analyze the effect's timing, causal components and relation to other variables, such as, download counts, journal citation averages, article quality, co-citation measures, hub/authority ranks, growth rate, longevity, and other new impact measures generated by the growing OA database.
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 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 | 0,020 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».