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Enregistrement W4384023989 · doi:10.1007/s11606-023-08307-z

The Changing Medical Publishing Industry: Economics, Expansion, and Equity

2023· editorial· en· W4384023989 sur OpenAlexafffund
Christopher M. Booth, Joseph S. Ross, Allan S. Detsky

Notice bibliographique

RevueJournal of General Internal Medicine · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoMount Sinai HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesMcGill UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthArnold Ventures
Mots-clésPublishingRevenuePublicationBusiness modelEquity (law)Electronic publishingPaymentThe InternetMedicinePublic relationsMarketingEconomicsBusinessAdvertisingFinanceComputer sciencePolitical scienceWorld Wide WebLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical journal publishing has changed dramatically over the past decade. The shift from print to electronic distribution altered the industry's economic model. This was followed by open access mandates from funding organizations and the subsequent imposition of article processing charges on authors. The medical publishing industry is large and while there is variation across journals, it is overall highly profitable. As journals have moved to digital dissemination, advertising revenues decreased and publishers shifted some of the losses onto authors by way of article processing charges. The number of open access journals has increased substantially in recent years. The open access model presents an equity paradox; while it liberates scientific knowledge for the consumer, it presents barriers to those who produce research. This emerging "pay-to-publish" system offers advantages to authors who work in countries and at institutes with more resources. Finally, the medical publishing industry represents an unusual business model; the people who provide both the content and the external peer review receive no payment from the publisher, who generates revenue from the content. The very unusual economic model of this industry makes it vulnerable to disruptive change. The economic model of medical publishing is rapidly evolving and this will lead to disruption of the industry. These changes will accelerate dissemination of science and may lead to a shift away from lower-impact journals towards pre-print servers.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0180,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0220,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,342 · 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
DomaineIncitatifs
GenreÉditorial

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

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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