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Enregistrement W3150815347 · doi:10.2174/1573411016999201015142327

Open Access Journals: A Boon or Bane for Early Career Researchers in India

2020· article· en· W3150815347 sur OpenAlexaboutno aff
Ashok K. Sundramoorthy

Notice bibliographique

RevueCurrent Analytical Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusPublicationLibrary sciencePolitical scienceChinaMedicineMEDLINEComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : It is demonstrated that for a junior research faculty in India, proper guidelines and funding resources are required to publish research articles in the Open Access (OA) journals. Recently, many of the important scientific journals are turned out to be OA journals. When we need to publish in an OA journal, the funding support for article processing charge (APC) is uncertain due to the limited funds or absence of institutional level support. Objective: To find out the total number of open access and subscription based articles published from the top ten countries in the scientific journals up to July 2020. Materials and Methods: For the data collection, a keyword of “Chemistry” was used in all fields in the “Scopus database” on 07 July 2020. Results: From the articles published by top ten countries, it was found that USA has published more number of publications (open access plus subscription based) followed by China, Japan, Germany, UK, India, France, Canada, Italy, and the Russian Federation. However, if we carefully look at the total numbers of OA publications up to July 2020, Japan (33.47%) has published more percentage of OA documents compared to UK (26.92%), Germany (24.63%) and the USA (24.53%). In this list, India (13.02%) and the Russian Federation (10.14%) have published the lowest numbers of OA publications compared to other countries. Conclusion: It was found that about ~50% of OA publications resulted from India might come from collaborative research. The APC may be supported by other countries along with India. In addition, it was obvious that the Indian Institute of Science (IISC) had published the highest OA papers, followed by CSIR India and the University of Delhi. From the past ten years, OA publications from India were doubled in number from 2011 to July 2020. However, it requires further efforts to increase our scientific progress and research accomplishments by the number of publications, patents, and commercial products to support the Make in India.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,843
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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