Rethinking where and how we publish in health sciences
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, scientific publishing has undergone significant transformations evolving from a print-based system to a digitised and globally accessible ecosystem.While this shift has facilitated faster dissemination and broader access to knowledge, it has also exposed systemic weaknesses, including the profiteering by major commercial publishers and persistent inequities in the publishing landscape.This opinion article aims to educate researchers in rehabilitation sciences and the broader health sciences who are unfamiliar with scholarly publishing models and practices, with the goal of fostering more accessible, equitable, and sustainable knowledge production and dissemination.We critically examine the limitations of traditional subscription models, as well as pay-to-publish open access (gold with article processing fees) and hybrid models, highlighting their financial and systemic barriers.In contrast, we advocate for more equitable alternatives: the free-to-readers and free-to-authors model (diamond open access), which typically involves publishing costs covered by academic institutions or public funders, and self-archiving (green open access).We also discuss the increasing importance of preprints and peer-reviewed preprints (peer-print articles) in decoupling knowledge dissemination from conventional journal publication.We argue for greater recognition of these latter models in academic evaluation and for institutional support of open infrastructures.We recommend broader reforms, including replacing authorship with contributorship, shifting the focus from novelty to reproducibility and transparency, and eliminating the journal impact factor as a criterion for evaluation.Collectively, these recommendations aim to reinforce a scholarly publishing ecosystem that prioritises equity, rigour, and the collective advancement of science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,282 | 0,421 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,089 |
| Communication savante | 0,123 | 0,083 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».