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Enregistrement W4290779485 · doi:10.1371/journal.pone.0272730

National differences in dissemination and use of open access literature

2022· article· en· W4290779485 sur OpenAlexafffund
Marc‐André Simard, Gita Ghiasi, Philippe Mongeon, Vincent Larivière

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalDalhousie UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPublishingPublicationScholarshipPolitical scienceBibliometricsInformation DisseminationLibrary scienceBusinessEconomic growthEconomicsWorld Wide WebAdvertisingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open Access (OA) dissemination has been gaining a lot of momentum over the last decade, thanks to the implementation of several OA policies by funders and institutions, as well as the development of several new platforms that facilitate the publication of OA content at low or no cost. Studies have shown that nearly half of the contemporary scientific literature could be available online for free. However, few studies have compared the use of OA literature across countries. This study aims to provide a global picture of OA adoption by countries, using two indicators: publications in OA and references made to articles in OA. We find that, on average, low-income countries are publishing and citing OA at the highest rate, while upper middle-income countries and higher-income countries publish and cite OA articles at below world-average rates. These results highlight national differences in OA uptake and suggest that more OA initiatives at the institutional, national, and international levels are needed to support wider adoption of open scholarship.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0240,096
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,829
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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