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Enregistrement W4310711299 · doi:10.1016/j.socscimed.2022.115592

Open access publishing – noble intention, flawed reality

2022· review· en· W4310711299 sur OpenAlexaff
John Frank, Rosemary Foster, Claudia Pagliari

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingInjusticePublic relationsSociologyNarrativePolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For two decades, the international scholarly publishing community has been embroiled in a divisive debate about the best model for funding the dissemination of scientific research. Some may assume that this debate has been thoroughly resolved in favour of the Open Access (OA) model of scientific publishing. Recent commentaries reveal a less settled reality. This narrative review aims to lay out the nature of these deep divisions among the sector's stakeholders, reflects on their systemic drivers and considers the future prospects for actualising OA's intended benefits and surmounting its risks and costs. In the process, we highlight some of inequities OA presents for junior or unfunded researchers, and academics from resource-poor environments, for whom an increasing body of evidence shows clear evidence of discrimination and injustice caused by Article Processing Charges. The authors are university-appointed researchers working the UK and South Africa, trained in disciplines ranging from medicine and epidemiology to social science and digital science. We have no vested interest in any particular model of scientific publication, and no conflicts of interest to declare. We believe the issues we identify are pertinent to almost all research disciplines.

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)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,262
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,262
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0050,042
Communication savante0,0290,036
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0120,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,916
Tête enseignante GPT0,735
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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