Publisher preferences for a journal transparency tool: A modified three-round Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Background: We propose the creation of a journal transparency tool (JTT), which will allow users to obtain information about a given scholarly journal's operations and policies. We are obtaining preferences from different stakeholders to inform the development of this tool. This study aimed to identify the publishing community's preferences for the JTT. Methods: We conducted a modified three-round Delphi survey. Representatives from publishing houses and journal publishers were recruited through purposeful and snowball sampling. The first two Delphi rounds involved an online survey with items about JTT metrics and user features. During the third round, participants discussed and voted on JTT metric items that did not reach consensus after round 2 within a virtual consensus meeting. We defined consensus as 80% agreement to include or exclude an item in the JTT. Results: Eighty-six participants completed the round 1 survey, and 43 participants (50% of round 1) completed the round 2 survey. In both rounds, respondents voted on JTT user feature and JTT metric item preferences and answered open-ended survey questions regarding the JTT. In round 3, a total of 21 participants discussed and voted on JTT metric items that did not reach consensus after round 2 during an online consensus group meeting. Fifteen out of 30 JTT metric items and none of the four JTT user feature items reached the 80% consensus threshold after all rounds of voting. Analysis of the round 3 online consensus group transcript resulted in two themes: 'factors impacting support for JTT metrics' and 'suggestions for user clarity.' Conclusions: Participants suggested that the publishing community's primary concerns for a JTT are to ensure that the tool is relevant, user-friendly, accessible, and equitable. The outcomes of this research will contribute to developing and refining the tool in accordance with publishing preferences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,100 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,101 | 0,110 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,036 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».