Report from the "What Is Open?" Workgroup
Notice bibliographique
Résumé
The scholarly community’s current definition of “open” captures only some of the attributes of openness that exist across different publishing models and content types. Open is not an end in itself, but a means for achieving the most effective dissemination of scholarship and research. We suggest that the different attributes of open exist along a broad spectrum and propose an alternative way of describing and evaluating openness based on four attributes: discoverable, accessible, reusable, and transparent. These four attributes of openness, taken together, form the draft “DART Framework for Open Access.” This framework can be applied to both research artifacts as well as research processes. We welcome input from the broader scholarly community about this framework.OSI2016 workgroup questionThere is a broad difference of opinion among the many stakeholders in scholarly publishing about how to precisely define open access publishing. Are “open access” and “open data” what we mean by open? Does “open” mean anything else? Does it mean “to make available,” or “to make freely available in a particular format?” Is a clearer definition needed (or maybe just better education on the current definition)? Why or why not? At present, some stakeholders see public access as being an acceptable stopping point in the move toward open access. Others see “open” as requiring free and immediate access with articles being available in CC-BY format. The range of opinions between these extremes is vast. How should these differences be decided? Who should decide? Is it possible to make binding recommendations (and how)? Is consensus necessary? What are the consequences of the lack of consensus?
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 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 | 0,059 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,079 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,083 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,022 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».