Clustering National Open Science and Open Access Policies: A Comparative Analysis of the Research Ethics Standards of European Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, Open Science (OS) and Open Access (OA) have become integral to European research policy, driven by the need for greater transparency, accessibility, and collaboration in knowledge production. Despite growing support from the European Commission and other supranational actors, national-level implementation remains fragmented and uneven across the continent. This study aims to compare the development and enforcement of OS&OA policies across 29 European countries and to identify clusters of nations with similar policy profiles. To achieve this, 15 binary and ordinal indicators were compiled from public datasets and policy reports. Using hierarchical clustering based on Manhattan distance and Ward’s D2 linkage, countries were grouped into three distinct clusters. Supporting analyses included descriptive statistics, PCA, and radar plot visualisation. The results show a high clustering tendency (Hopkins H = 0.988) and reveal three meaningful groups: (1) countries with limited or symbolic engagement in OS&OA (e.g., Italy, Ireland); (2) moderate adopters with partial institutionalisation (e.g., France, Czech Republic); and (3) leaders with comprehensive, formalised frameworks (e.g., Netherlands, Germany, Spain). Cluster 3 countries fully include FAIR principles, citizen science, and national mandates, while Cluster 1 countries largely lack these advanced elements. These findings underline the structural disparities in OS&OA policy maturity across Europe and support tailored policy support, peer-learning initiatives, and regional alignment efforts within the European Research Area.
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.
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 | 0,025 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle