Contrasting the open access dissemination of COVID-19 and SDG research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines the extent to which research has been published open access in response to two global threats: COVID-19 and the Sustainable Development Goals (SDGs), including climate change. We compare the accessibility of COVID-19 content versus SDG literature using the Dimensions database between 2000 and 2021, classifying each publication as gold open access, green, bronze, hybrid, or closed. We found that 79.9% of COVID-19 research papers published between January 2020 and December 2021 was open access, with 39.0% published with gold open access licenses. In contrast, just 55.7% of SDG papers were open access in the same time period, with only 36.0% published with gold open access licenses. Papers related to the climate emergency overall had the second-lowest level of open access at just 55.5%. Papers published by the largest for-profit publishers that committed to both the SDG Publishers Compact and climate actions were not predominantly published open access. The paper highlights the need for continued efforts to promote open access publishing to facilitate scientific research and technological development to address global challenges. One-Sentence Summary In contrast to COVID-19 papers, research on UN Sustainable Development Goals including the climate emergency have not been made open access by leading global science publishers despite their corporate commitments to sustainability and climate action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,056 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».