Preprinting is positively associated with early career researcher status in ecology and evolution
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 usage of preprint servers in ecology and evolution is increasing, allowing research to be rapidly disseminated and available through open access at no cost. Early Career Researchers (ECRs) often have limited experience with the peer review process, which can be challenging when trying to build publication records and demonstrate research ability for funding opportunities, scholarships, grants, or faculty positions. ECRs face different challenges relative to researchers with permanent positions and established research programs. These challenges might also vary according to institution size and country, which are factors associated with the availability of funding for open access journals. We predicted that the career stage and institution size impact the relative usage of preprint servers among researchers in ecology and evolution. Using data collected from 500 articles (100 from each of two open access journals, two closed access journals, and a preprint server), we showed that ECRs generated more preprints relative to non-ECRs, for both first and last authors. We speculate that this pattern is reflective of the advantages of quick and open access research that is disproportionately beneficial to ECRs. There is also a marginal association between first author, institution size, and preprint usage, whereby the number of preprints tends to increase with institution size for ECRs. The United States and United Kingdom contributed the greatest number of preprints by ECRs, whereas non-Western countries contributed relatively fewer preprints. This empirical evidence that preprint usage varies with the career stage, institution size, and country helps to identify barriers surrounding large-scale adoption of preprinting in ecology and evolution.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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