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Enregistrement W2957835826 · doi:10.3138/jsp.50.4.03

A Survey of Enhanced Publication Features of China’s Science and Technology Research Journals in 2018

2019· article· en· W2957835826 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Qing Fang, Lijuan Zhan, Wei Peng

Notice bibliographique

RevueJournal of Scholarly Publishing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPublishingPresentation (obstetrics)DisciplineLibrary scienceQuarter (Canadian coin)Political scienceComputer scienceSociologySocial scienceGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhanced publication features that extend information access, add variety to presentation formats, and improve reader comprehension have become a part of China’s academic journals in science and technology (sci-tech for short) in recent years. We sought to determine the degree of their adoption. By surveying 472 Chinese sci-tech journals, we found that 102 of these journals had enhanced publication features. Thus less than a quarter of Chinese sci-tech journals in our sample had adopted enhanced publication at the time of our survey. Moreover, the enhancing features of the 102 journals were mostly simple ones, which did not depend on authors providing supplemental content. More of these 102 journals are published by scholarly associations than by other types of publishers, and the disciplinary distribution of the journals was imbalanced, with the discipline of medicine and health having the lowest percentage of journals with enhanced features among those disciplines with such journals. This finding is out of step with large international publishers, whose medical journals frequently have features of enhanced publication. These results reveal a gap between the practices of large international publishers and those of China’s publishers when it comes to adopting enhanced publishing features for sci-tech journals.

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 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)0,243
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,501
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2430,501
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0110,021
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0340,159
Science ouverte0,0090,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,301 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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