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Enregistrement W4391607557 · doi:10.1002/ijgo.15398

Open access transition in obstetrics and gynecology journals—The international impact

2024· article· en· W4391607557 sur OpenAlexaff
Gabriel Levin, Yoav Brezinov, Yossi Tzur, Raanan Meyer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePublishingObstetrics and gynaecologyCitationDemographyLibrary scienceGynecologyObstetricsPregnancyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To study the impact of converting from subscription-based publishing to open access ("flipping") in three obstetrics and gynecology (OBGYN) journals. METHODS: We compared original articles in three OBGYN journals during a matched subscription-based and open access publishing period. We analyzed citation metrics and country of authorship. RESULTS: Overall, 1522 studies were included; of those, 869 (57.1%) were before flipping and 653 (42.9%) were after flipping. There was a decrease in publications by lower-middle income countries from 7.7% in subscription-based publishing to 1.8% in open access (P < 0.001). There was a decrease in the proportion of articles from South Asia (2.5% vs 0.5%), North America (14.4% vs 9.4%), and the Middle East (7.4% vs 2.5%), and an increase in publications from East Asia and Pacific (17.4% vs 30.9%; P < 0.001). The relative citation ratio was higher in the open access period (median 1.65 vs 0.95, P < 0.001). The number of citations per year was higher in the open access period (median 3.0 vs 2.0, P < 0.001). There was an increase in the proportion of funded studies (from 40.2% to 47.8%; P = 0.003). CONCLUSIONS: Flipping to open access in OBGYN journals is associated with a citation advantage with major authorship changes, leading to inequity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,186
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,186
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0150,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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