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Enregistrement W4233718849 · doi:10.12688/f1000research.24136.1

Open Access of COVID-19-related publications in the first quarter of 2020: a preliminary study based in PubMed

2020· preprint· en· W4233718849 sur OpenAlexaboutno aff
Olatz Arrizabalaga, David Otaegui, Itziar Vergara, Julio Arrizabalaga, Eva Méndez

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Openness to experienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Context (archaeology)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicLicenseOpen science2019-20 coronavirus outbreakMedicineCoronavirusLibrary scienceOutbreakHistoryPsychologyPolitical scienceVirologyInternal medicineComputer scienceLawSocial psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 outbreak has made funders, researchers and publishers agree to have research publications, as well as other research outputs, such as data, become openly available. In this extraordinary research context of the SARS CoV-2 pandemic, publishers are announcing that their coronavirus-related articles will be made immediately accessible in appropriate open repositories, like PubMed Central, agreeing upon funders’ and researchers’ instigation. Methods: This work uses Unpaywall, OpenRefine and PubMed to analyse the level of openness of articles about COVID-19, published during the first quarter of 2020. It also analyses Open Access (OA) articles published about previous coronavirus (SARS CoV-1 and MERS CoV) as a means of comparison. Results: A total of 5,611 COVID-19-related articles were analysed from PubMed. This is a much higher amount for a period of 4 months compared to those found for SARS CoV-1 and MERS during the first year of their first outbreaks (335 and 116 articles, respectively). Regarding the levels of openness, 88.8% of the SARS CoV-2 papers are freely available; similar rates were found for the other coronaviruses. Deeper analysis showed that (i) 67.4% of articles belong to an undefined Bronze category; (ii) 76.4% of all OA papers don’t carry any license, followed by 10.4% which display restricted licensing. These patterns were found to be repeated in the three most frequent publishers: Elsevier, Springer and Wiley. Conclusions: Our results suggest that, although scientific production is much higher than during previous epidemics and is open, there is a caveat to this opening, characterized by the absence of fundamental elements and values ​​on which Open Science is based, such as licensing.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,206
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,206
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0700,067
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,005

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 Opus0,344
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,228 · 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
DomainePrésentation des résultats
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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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