Correlations in APC, IF, and Publication Output from Authors in Lower Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Open Access (OA) scholarly journals typically follow a fee-based publishing model where authors pay article processing charges (APCs) to publish their content, allowing readers to access it free of charge without any restrictions. This fee-based structure places the financial burden on authors, as opposed to those who choose to publish in subscription-based journals, where there is generally no cost to the authors. To reduce or remove financial barriers, publishers may provide APC waivers or discounts to authors based in low- or middle-income countries. We explored the relationship between impact factor and APC with publication output from low- and middle-income countries in a wide range of journals. We compare the geographic distribution of published content in a subset of OA journals in physical sciences, biological sciences, and social sciences. We chose journals that have different APC amounts, as these can vary widely (e.g., megajournals in the physical sciences with APCs as low as 675 USD [IOP SciNotes] to as high as 6290 USD [Nature Communications]. Correlated trends in higher publication output from authors in lower-income countries in journals with lower APCs, and lower publication output in higher APC journals could indicate that APC amounts are a factor for authors when choosing which journals to target for publication. This analysis will identify concerns around equity in OA publishing and discuss whether the current mechanisms are sufficient to support authors from lower-income countries in publishing their research in journals of their choice with desired high impact.
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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 | 0,003 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».