Involvement of China and its close partners in the international open access movement: Quantitative analysis and benchmarking approach
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
A quantitative assessment of China and its close partners’ involvement in the Open Access movement was conducted using a specially developed index ranging from zero to one. The index is based on three groups of indicators with different weights: Open Access repositories and journals (highest weight), Open Access policies (average weight), and signatories to Open Access initiatives (lowest weight). China's closest partners include 10 ASEAN countries, Russia, and 5 post-Soviet Central Asian countries. The results identify three groups of countries. Indonesia leads with a significant gap ahead of Russia and China, whose index values range between 0.3 and 0.5. The third group of 14 countries trails far behind with index values between 0.0 and 0.08. A correlation-regression analysis was performed to rank the countries according to the index under study, which revealed the stability of this ranking in its upper layer. An explanation for this phenomenon can be found in the Matthew effect and Cumulative Advantage Distribution. Regular index calculations combined with benchmarking methodology are suggested to link target index values to Open Access best practices. The conclusion will propose measures to increase the participation of less developed countries in ASEAN and Central Asia in the OA movement.
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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,053 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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