Acceso abierto en Argentina. Una propuesta para el monitoreo de las publicaciones científicas con OpenAlex
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
En este estudio se propone una metodología utilizando OpenAlex (OA) para monitorear el acceso abierto (AA) a las publicaciones científicas para el caso de Argentina, país donde rige el mandato de autoarchivo -Ley 26.899 (2013)-. Se conformó una muestra con 167.240 artículos de investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) que se analizaron con técnicas estadísticas. Se estimó que OA puede representar entre 85-93% de los autores para todas las disciplinas, excepto Ciencias Sociales y Humanidades, donde solo alcanza al 47%. Se calculó que 41% de los artículos publicados entre 1953-2021 incluidos en la fuente están en AA, porcentaje que sube a 46% al considerar exclusivamente el periodo post ley (2014-2021). En ambos periodos es la vía dorada la que representa mayor proporción. Al comparar periodos iguales post y pre ley, se observó que la tendencia en alza de la vía dorada era preexistente a la legislación y la disponibilidad de artículos cerrados en repositorios aumentó un 5% a lo que se estima en base a tendencias existentes. Se concluye que si bien la vía verde ha tenido una evolución positiva, ha sido la publicación en revistas doradas lo que ha impulsado más rápidamente el acceso a la producción argentina. Asimismo, que la metodología basada en OA, piloteada aquí por primera vez, es viable para monitorear el AA en Argentina ya que arroja porcentajes similares a otros estudios nacionales e internacionales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it