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Enregistrement W4410826427 · doi:10.7557/19.8114

National Diamond Open Access funding models

2025· article· en· W4410826427 sur OpenAlexaboutno aff
Sami Syrjämäki, Jessica A. Clark, Jeroen Sondervan, Per Pippin Aspaas

Notice bibliographique

RevueOpen Science Talk · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésDiamondBusinessMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can Diamond Open Access be funded? Three different approaches are presented in this conversation. The Finnish Federation of Learned Societies (TSV) hosts a platform with more than 150 learned society journals. For the last couple of years, they have been distributing funds specifically to cover the operating costs of under-financed Diamond journals. The grantees are required to not make any profit in addition to the governmental funds they get through TSV. In Canada, the centralized dissemination platform Érudit showcases more than 250 active, non-commercial scholarly journals. Thanks to government funding of scholarly journals, a thriving library publishing sector, and Érudit's own coordinated funding scheme, the majority of Canadian journals are by now Diamond. In the Netherlands, a special fund for flipping journals to Diamond Open Access has just closed its first call. The fund is designed to help medium to large size journals transition away from a commercial business model. The three interlocutors each have prominent roles in these funding schemes. Together they reflect upon the future of academic publishing and how the present landscape might look when viewed 150 years from now. Recording made April 8, 2025. First published online: May 28, 2025.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0270,024
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,010

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 Opus0,377
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineIncitatifs
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

Citations0
Publié2025
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