Discussing open access. The new publication and public exposure model as an open access version
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
The article of mosaic structure comprises the materials of the panel discussion “Collaboration & community. The transition to open access” held by Copyright Clearance Center (USA) within the framework London Book Fair in April, 2018. These materials (arguments presented by four discussion participants, experts in scholarly publishing: a publisher of Cambridge University Press, Cambridge University librarian, expert of Royal Society of Chemistry, and Executive Director of Knowledge Unlatched, a crowdfunding platform), and the introduction speech by Christopher Kenneally, discussion moderator, were published on the discussion date and distributed to the participants. By courtesy of Christopher Kenneally and Alastair Horn in charge of the Academic Bulletin where the prematerials were first published, we are including the original English-language text, the translation and the author’s summary and arguments on expanding publication formats, e. g. outspreading of panel sessions at conferences. The article is aimed at two goals: to introduce readers to several issues of the open access system voiced at the discussion panel, and to analyze in detail the methods of audience communication (the technologies based on open access principles). The selection of materials, permission for translation into Russian (and the translation) as well as the permission for reprinting the original are accomplished by Andrey I. Zemskov, RNPLS&T leading researcher, who attended the discussion panel. He is also the author of the summary review on the new publication and public exposure model as an open access version.
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,326 | 0,110 |
| Science ouverte | 0,027 | 0,037 |
| 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 découle