MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309914084 · doi:10.33211/jnhpr.27

Favouring Responsible Publishing: Creating a Database of Researchers and Surveying Their Knowledge, Attitudes and Opinions towards Open Access Publishing and a New Field-Specific Journal

2022· article· en· W4309914084 sur OpenAlexafffund
Jeremy Y. Ng, Halton Quach, Jeremy Steen, Zheng Ming, Tushar Dhawan, Julian Vincent T. Dychiao, Aisha Hashmani, Bismah Jameel, Kirrthana Jegathesan, Abigal Leah Kogan, Xiao Wen Li, Natasha Reyes, Jill Shah, Fredrick D. Ashbury, Kieran Cooley, Pierre S. Haddad

Notice bibliographique

RevueJournal of Natural Health Product Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCanadian College of Naturopathic MedicineUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpactOttawa Hospital
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaAustralian Government
Mots-clésPublishingReputationSnowball samplingPublic relationsLibrary scienceComputer sciencePsychologyPolitical scienceSociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There may be value to understanding the interests and needs of a journal’s audience, particularly regarding open access publishing (OAP) and behaviours associated with predatory publishing while establishing a new field-specific journal. As a new journal facing potential challenges in the publishing space, the Journal of Natural Health Product Research (JNHPR) undertook a stakeholder and community feedback initiative on publishing research in the field of natural health products (NHPs). To our knowledge, this is the first study where academic representatives of the journal used this method to examine the knowledge, attitudes, and opinions of its potential audience. Methods: A database of international researchers in the NHP field was built using publicly available online data. Most NHP researchers were identified by a keyword-based, systematic search, with a small percentage discovered through snowball sampling. A survey was distributed to all identified researchers to collect their knowledge, attitudes, and opinions about OAP and the JNHPR. Results: The survey was completed by 167 NHP researchers and demonstrated a wide range of attitudes and opinions about OAP. Most respondents were familiar with OAP and preferred the OAP model over a subscription-based journal. Additionally, responses indicated that OAP is a polarizing and controversial subject. Positives included the wider circulation and potential for shorter publication times, while negatives included the potential for less rigorous peer-review standards and generally higher costs. Regardless of perceptions on OAP, impact factor, reputation, scope, and indexing were the most valued factors when choosing a journal for submission. Discussion: According to the survey results, the JNHPR excels in some areas while also needing to improve in others. The journal succeeds in two areas: its broad scope, which attracts NHP researchers from a variety of disciplines, and its rapid publishing time. Indexing and further reduced publication fees for low-income nations were mentioned as areas in need of improvement. Conclusions: This approach may be useful to researchers who wish to launch their own journal in the future to gain a better understanding of their potential audience’s knowledge, attitudes, and opinions, allowing for better engagement and service.

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)0,319
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,246
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3190,246
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0430,067
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0460,018
Science ouverte0,0080,020
Intégrité de la recherche0,0000,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,902
Tête enseignante GPT0,701
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Natural Health Product ResearchMême sujetscientometrics and bibliometrics researchTravaux en français237 207