Effects of open access publishing on article metrics in Neuropsychopharmacology
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychopharmacology (NPP) offers the option to publish articles in different tiers of an open access (OA) publishing system: Green, Bronze, or Hybrid. Green articles follow a standard access (SA) subscription model, in which readers must pay a subscription fee to access article content on the publisher's website. Bronze articles are selected at the publisher's discretion and offer free availability to readers at the same article processing charge (APC) as Green articles. Hybrid articles are fully OA, but authors pay an increased APC to ensure public access. Here, we aimed to determine whether publishing tier affect the impact and reach of scientific articles in NPP. A sample of 6000 articles published between 2001-2021 were chosen for the analysis. Articles were separated by article type and publication year. Citation counts and Altmetric scores were compared between the three tiers. Bronze articles received significantly more citations than Green and Hybrid articles overall. However, when analyzed by year, Bronze and Hybrid articles received comparable citation counts within the past decade. Altmetric scores were comparable between all tiers, although this effect varied by year. Our findings indicate that free availability of article content on the publisher's website is associated with an increase in citations of NPP articles but may only provide a moderate boost in Altmetric score. Overall, our results suggest that easily accessible article content is most often cited by readers, but that the higher APCs of Hybrid tier publishing may not guarantee increased scholarly or social 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 | 0,045 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».