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Enregistrement W3119270642 · doi:10.18438/eblip29812

Librarian Authors Appear to Favour Open Access Journals, while Academic Authors Appear to Favour Non-Open Access Journals

2020· article· en· W3119270642 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle DuBroy

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Science and Information
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceCitationDirectoryPublishingOpen scienceOpen access journalOpen access publishingScholarly communicationWorld Wide WebComputer sciencePolitical scienceMEDLINEScopusMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Chang, Y.-W. (2017). Comparative study of characteristics of authors between open access and non-open access journals in library and information science. Library & Information Science Research, 39(1), 8-15. https://doi.org/10.1016/j.lisr.2017.01.002 Abstract Objective – To compare the characteristics of authors publishing in open access and non-open access library and information science (LIS) journals. Design – Comparative analysis of published journal articles. Setting – Academic journals. Subjects – Articles published in selected LIS journals between 2008-2013. Methods – Journals included in the Library Science and Information Science category in the 2012 edition of Journal Citation Reports and those listed in the Library and Information Science category of the Directory of Open Access Journals as of May 2013 were included in the analysis. Articles were examined and coded for author occupation, academic rank, and type of collaboration. Main Results – The author analyzed 1,807 articles from 20 open access journals and 1,665 articles from 13 non-open access journals. An unknown number of articles were excluded because they lacked required author information. Over half (53.9%) of the authors who published in the open access journals were practitioners. Over half (58.1%) of the authors who published in the non-open access journals were academics. Librarian-librarian collaboration was the most common type (38.6%) of collaboration found in the open access journals. Academic-academic collaboration was the most common type (34.1%) of collaboration found in the non-open access journals. Collaboration between librarians and academics was seen in 20.5% of open access articles and 13.2% of non-open access articles. Conclusion – In general, librarian-authored research was found more often in open access journals, while the “latest research topics and ideas” (p. 14) were found most often in non-open access 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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,030
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,009

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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