MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306993085 · doi:10.1002/asi.24717

Change and growth in open access journal publishing and charging trends 2011–2021

2022· article· en· W4306993085 sur OpenAlexafffund
Heather Morrison, Luan Borges, Xuan Zhao, Tanoh Laurent Kakou, Amit Nataraj Shanbhoug

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPublicationPublishingListing (finance)Subject (documents)Library scienceComputer scienceBusinessPolitical scienceAdvertisingFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines trends in open access article processing charges (APCs) from 2011 to 2021, building on a 2011 study by Solomon and Björk. Two methods are employed, a modified replica and a status update of the 2011 journals. Data are drawn from multiple sources and datasets are available as open data. Most journals do not charge APCs; this has not changed. The global average per‐journal APC increased slightly, from 906 to 958 USD, while the per‐article average increased from 904 to 1,626 USD, indicating that authors choose to publish in more expensive journals. Publisher size, type, impact metrics and subject affect charging tendencies, average APC, and pricing trends. Half the journals from the 2011 sample are no longer listed in DOAJ in 2021, due to ceased publication or publisher de‐listing. Conclusions include a caution about the potential of the APC model to increase costs beyond inflation. The university sector may be the most promising approach to economically sustainable no‐fee OA journals. Universities publish many OA journals, nearly half of OA articles, tend not to charge APCs and when APCs are charged, the prices are very low on average.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,445
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,086 · 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
DomaineÉvaluation
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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Association for Information Science and TechnologyMême sujetscientometrics and bibliometrics researchTravaux en français237 207