From Course Packs to AI: Evolving Author and Publisher Rights in Journal Publishing Agreements
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study analyzes the content of non-Open Access (OA) article publishing agreements from 15 publishers. Themes, commonalities, and differences are identified, as well as recommendations to publishers and salient aspects that librarians will find helpful when building copyright knowledge. Methods: In this study, 16 journal publishing agreements, a mix of large corporate publishers, scholarly presses, and associations, were examined, entered into a rubric, and analyzed in Excel. In 2003, Gadd et al. conducted a similar study; their method was used as inspiration and updated for today’s publishing landscape. Results: Findings show that a mix of copyright transfer agreements and licenses is used. Over two-thirds of the publishers in this study require authors to give up their copyright to be published without paying article processing charges. There is often little to no difference between exclusive licenses to publish and copyright transfer agreements in terms of rights retained by authors. One area of note is that some agreements allow the inclusion of authors’ works in AI products and tools without the notification or permission from the authors required. Conclusion: Publishers have adapted to today’s environment. Librarians should continue practicing copyright literacy in order to assist scholars to make informed decisions and remain current with publisher practices.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,037 | 0,183 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».