The Rise of Platinum Open Access Journals with Both Impact Factors and Zero Article Processing Charges
Notice bibliographique
Résumé
It appears that open access (OA) academic publishing is better for science because it provides frictionless access to make significant advancements in knowledge. OA also benefits individual researchers by providing the widest possible audience and concomitant increased citation rates. OA publishing rates are growing fast as increasing numbers of funders demand it and is currently dominated by gold OA (authors pay article processing charges (APCs)). Academics with limited financial resources perceive they must choose between publishing behind pay walls or using research funds for OA publishing. Worse, many new OA journals with low APCs did not have impact factors, which reduces OA selection for tenure track professors. Such unpleasant choices may be dissolving. This article provides analysis with a free and open source python script to collate all journals with impact factors with the now more than 12,000 OA journals that are truly platinum OA (neither the author nor the readers pay for the peer-reviewed work). The results found platinum OA is growing faster than both academic publishing and OA publishing. There are now over 350 platinum OA journals with impact factors over a wide variety of academic disciplines, giving most academics options for OA with no APCs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,054 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,021 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».