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Enregistrement W615211912

Unconverted: outsourcing ebook production at a university press

2012· article· en· W615211912 sur OpenAlexaboutno aff
Linnet Mary Humble

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePublishing and Scholarly Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)OutsourcingBusinessMedia studiesPolitical scienceSociologyMarketingEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The University of British Columbia Press (UBC Press), like many other university presses (UPs), has been outsourcing ebook production since it first started publishing its titles in digital form in the late 1990s. For over a decade, these files have been created by foreign companies hired through third parties—initially, through content aggregators, and more recently, through the Association of Canadian Publishers. At first, outsourcing seemed a sensible way for UBC Press to enter into e-publishing: the practice was not only convenient and cost effective, but it also fit with the Press’s own freelance-based business model. However, by 2011, it had become evident that outsourcing to large conversion houses had a number of drawbacks. In its most recent outsourcing experience, UBC Press had to deal with poorly formatted files, protracted production timelines, and delayed distribution, which has in turn threatened the reputation of the press and the profitability of its ebooks. Added to these problems are greater, industry-wide disadvantages that may result from outsourcing en masse, such as a dependence on cheap overseas labor and missed opportunities for professionalization and skill development among Canada’s domestic workforce. In the face of these problems, individual publishers like UBC Press must put various short-term solutions in place and consider making changes to their own production workflows if they are to achieve greater quality assurance and control over their own epublishing programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,163 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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