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Enregistrement W4408745588 · doi:10.1093/ejcts/ezaf092

Too much of a good thing? Redefining open in open access

2025· letter· en· W4408745588 sur OpenAlexaff
Dominique Vervoort

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet privacyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open-access (OA) publishing is on the rise [1]. Most cardiovascular journals provide OA avenues: 61% are hybrid journals, whereas 37% are fully OA [2]. In cardiology and cardiac surgery, article processing charges (APCs) cost a median of US$3000 (IQR: US$2500–3425) for 139 journals with APCs [2]. Hybrid journals are particularly costly, charging a median of US$3250 (IQR: US$3000–3500); only one-third of journals have discounts or waivers, thus primarily benefiting researchers capable of paying or fortunate enough to obtain waivers. Profit margins of up to 20–30% have created a multi-billion-dollar industry, wherein a handful of publishers dominate the market [3]. Unsurprisingly, an increasing number of predatory journals now seek to exploit unknowing researchers and researchers seeing no other way out [4]. The logical question, then, appears: ‘Is there an excess of OA?’ [1] Ethically, we have to balance situations wherein everyone is worse off (no or limited OA) with those wherein everyone is better off (OA for all). Simulating a plutocratic society, current APC trends create an undue division between those better off and those worse off. By contrast, a just society ensures equality of opportunity, wherein inequalities are only acceptable if they benefit those who are initially worse off [5]. The latter should be emulated in academic medicine. As clinicians, we aim to provide the best possible care according to the best available evidence. As researchers, our goal is to advance science and increase the reach of our findings. Why, then, should publishing be different?

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0570,060
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,280 · 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
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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