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Enregistrement W4387860045 · doi:10.1002/pra2.809

“I Am in a Privileged Situation”: Examining the Factors Promoting Inequity in Open Access Publishing

2023· article· en· W4387860045 sur OpenAlexaffabout
Philips Ayeni

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingEquity (law)Public relationsThematic analysisScholarly communicationReflexivityPolitical scienceDisciplineOpen access publishingQualitative researchSociologySocial scienceLibrary scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Despite increasing advocacy for open access (OA), the uptake of OA in some disciplines has remained low. Existing studies have linked the low uptake in OA publishing in the humanities and social sciences (HSS) to disciplinary norm, limited funding to pay for article processing charges (APCs), and researchers' preferences. However, there is a growing concern about inequity in OA scholarly communication, as it has remained inaccessible and unaffordable to many researchers. This study therefore investigated inequity in OA publishing in Canada. Using semi‐structured interviews, qualitative data was collected from 20 professors from the HSS disciplines of research‐intensive universities in Canada. Data was analyzed with NVivo software following the reflexive thematic analysis approach. Findings revealed three main causes of inequity in OA publishing among the participants. These are the cost of APCs, unequal privileges, and gender disparities. Hence, there is a need for concerted efforts by funding agencies, stakeholders, higher education institutions, and researchers to promote equity in OA scholarly communication. Some recommendations for improving equity in OA publishing are provided in this paper.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0110,013
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,059 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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