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Enregistrement W2997223030 · doi:10.1017/s0008423919000799

Open Access and Academic Journals in Canada: A Political Science Perspective

2019· article· en· W2997223030 sur OpenAlexaboutno aff
Martín Papillon, Brenda O’Neill, Mélanie Bourque, Alex Marland, Graham White

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of CambridgeJohns Hopkins University
Mots-clésPoliticsScholarly communicationPolitical sciencePublicationPublic relationsResearch councilLibrary scienceWork (physics)RevenuePublic administrationSociologyPublishingBusinessComputer scienceLawEngineeringGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The push to implement Open Access (OA) as the new standard for academic research dissemination is creating very real pressures on academic journals. In Canada, the Social Science and Humanities Research Council (SSHRC) recently adopted a policy requiring that journals applying for its Aid to Scholarly Journals (ASJ) grant make their scholarly content freely accessible after no more than a 12-month delay. For journals such as the Canadian Journal of Political Science (CJPS) that not only publish high-quality, peer-reviewed articles to a specialized audience but also support the work of scholarly associations through the revenues they generate, the push to move to OA comes with a number of challenges. The Canadian Political Science Association (CPSA) and the Société québécoise de science politique (SQSP) established a committee to chart the best course of action for the CJPS in light of this changing landscape. This article summarizes the key findings of the committee and underscores some of the challenges of OA for journals with a profile similar to the CJPS, as well as for the broader research ecosystem that they support.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0150,026
Études des sciences et des technologies0,0310,018
Communication savante0,0340,006
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,617
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,020 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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