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Enregistrement W2982344414 · doi:10.3138/jsp.51.1.03

Understanding Australian Academic Authors in the Humanities and Social Sciences Their Publishing Experiences, Values, and Perspectives

2019· article· en· W2982344414 sur OpenAlexvenueno aff
Agata Mrva-Montoya, Edward Luca, Henry Boateng

Notice bibliographique

RevueJournal of Scholarly Publishing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingReputationPrestigeQuality (philosophy)SociologyDigital humanitiesPublic relationsScholarly communicationSocial scienceMedia studiesLibrary sciencePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Publishers of academic books in Australia have evolved in response to the crisis in scholarly publishing by adapting to the opportunities afforded by digital technologies for faster, cheaper, and more dynamic publishing approaches. Academic authors are at the core of the scholarly publishing landscape, so publishers need to understand their motives and needs. This paper examines data from a survey of academic authors in the humanities and social sciences (HSS) in Australia. Our aim for the survey was to understand the publishing experiences, behaviours, and perceptions of these authors. We discovered their expectations for publishers are high. They want fast turnaround, high-quality editing and production values, and cheaper books, which run up against three principal constraints for all scholarly publishers: quality, time, and cost. The prestige and reputation of a publisher are critical, and authors are primarily interested in traditional success measures of academic performance. Societal impact or engagement with research end-users was seen as less important. The findings of this project highlight a number of contradictions and tensions within the scholarly publishing landscape, and they have tangible implications for practices in HSS for authors and publishers, as well as for grant funders and university administrators who adopt policies and assign criteria for research evaluation.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0160,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,817
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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