Open Access als Einnahmequelle. Wie die großen Wissenschaftsverlage von Publikationsgebühren profitieren
Bibliographic record
Abstract
<strong>Vortrag Kompetenznetzwerk Bibliometrie - Veranstaltungsreihe "Offene Forschungsseminare"</strong> <em>Seminar II, 30.09.2022, 16-17h</em> Obwohl das Wachstum von Open-Access-Veröffentlichungen als positive Entwicklung im Rahmen von offener Wissenschaft zu sehen ist, wird Open Access (OA) von Wissenschaftlern zunehmend als Synonym für Publikationsgebühren wahrgenommen. Im Mittelpunkt steht hier vor allem das Oligopol der Wissenschaftsverlage, die das wissenschaftliche Publizieren zu einem überaus profitablen Geschäftsmodell entwickelt haben. Bestehend aus Elsevier, Sage, Springer-Nature, Taylor & Francis und Wiley, kontrolliert das Oligopol seit 2013 mehr als die Hälfte aller im Web of Science (WoS) indexierten Zeitschriftenartikel. Vor dem Hintergrund zunehmender Kündigungen sogenannter „Big Deals“ durch Universitätsbibliotheken einerseits und dem Anstieg von OA-Mandaten von Forschungsförderern andererseits, haben die Oligopol-Verlage OA als neue Einnahmequelle entdeckt. Publikationsgebühren, sogenannte „Article Processing Charges“ (APCs), die Autoren für Veröffentlichungen in Gold- und Hybrid-Zeitschriften an die Verlage zahlen müssen, kosten oft mehrere Tausend Euro pro Artikel und schließen damit viele Wissenschaftler aus Disziplinen, Institutionen oder Ländern, die über weniger oder keine Fördermittel verfügen, aus. Dieser Vortrag befasst sich mit den Methoden und Ergebnissen einer neuen Studie, die mit Hilfe verschiedener Datenquellen, wie WoS, Unpaywall und historischen Publikationsgebühren, versucht einzuschätzen wieviel OA-Publikationsgebühren die fünf Oligopol-Verlage zwischen 2015 und 2018 eingenommen haben. Unsere Schätzungen ergeben, dass die internationale wissenschaftliche Gemeinschaft allein in dem untersuchten Vierjahreszeitraum für 505,903 Artikel in WoS-indexierten Zeitschriften über eine Milliarde Dollar aufbringen musste.
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.
How this classification was reachedexpand
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | Scholarly communication Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | Scholarly communication Domain: not available · Genre: Commentary About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | low |
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.006 | 0.027 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.062 | 0.012 |
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 itClassification
machine, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".