The Future of OA: A large-scale analysis projecting Open Access publication and readership
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Understanding the growth of open access (OA) is important for deciding funder policy, subscription allocation, and infrastructure planning. This study analyses the number of papers available as OA over time. The models includes both OA embargo data and the relative growth rates of different OA types over time, based on the OA status of 70 million journal articles published between 1950 and 2019. The study also looks at article usage data, analyzing the proportion of views to OA articles vs views to articles which are closed access. Signal processing techniques are used to model how these viewership patterns change over time. Viewership data is based on 2.8 million uses of the Unpaywall browser extension in July 2019. We found that Green, Gold, and Hybrid papers receive more views than their Closed or Bronze counterparts, particularly Green papers made available within a year of publication. We also found that the proportion of Green, Gold, and Hybrid articles is growing most quickly. In 2019: 31% of all journal articles are available as OA 52% of article views are to OA articles Given existing trends, we estimate that by 2025: 44% of all journal articles will be available as OA 70% of article views will be to OA articles The declining relevance of closed access articles is likely to change the landscape of scholarly communication in the years to come. Percent of views, by OA type: Percent of papers, by OA type:
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.
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 | 0,037 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,156 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,022 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle