Многие ученые любят жаловаться на академическую издательскую индустрию и ее сомнительную практику (например, неоплата рецензентам за их работу, завышение платы за подписку университетов, ограничение публичного доступа к исследованиям, финансируемым государством, и т. д.). Похоже, ответ движется к журналам с открытым доступом/некоммерческим издательствам.
Мой вопрос: может ли кто-нибудь поделиться историей авторитетного научного сообщества (разумного размера), которое полностью перешло на публикацию в открытом доступе? Что заставило его работать?
Большой историей успеха открытого доступа является arxiv.org . Википедия утверждает , что «во многих областях математики и физики почти все научные статьи самостоятельно архивируются в репозитории arXiv». Это утверждение не цитируется, и я не смог найти исследование, но, безусловно, есть подполя, в которых очень большая доля статей размещается на arXiv.org.
Также факт, что все серьезные журналы в этих областях позволяют авторам размещать препринты на arXiv. Я бы сказал, что « все авторы могут сделать все свои статьи бесплатными с минимальными усилиями » — это успех. Это последнее утверждение подтверждается данными; просто зайдите в SHERPA/RoMEO и найдите, например, журналы со словом «математика» в названии. На первой странице из 50 результатов нет ни одного, запрещающего архивирование препринтов.
Доминирующее издательство (SIAM) в моей области (прикладная математика) позволяет авторам бесплатно размещать окончательную опубликованную статью на личных или институциональных веб-сайтах . Когда они приняли эту политику, они также применили ее задним числом ко всем статьям, когда-либо опубликованным ими. Я бы назвал это успехом.
Я бы не стал считать массовый переход к журналам, оплачиваемым авторами, таким же успехом, поскольку модель оплаты авторов (внедряемая многими коммерческими издательствами) выкачивает столько же денег, которые были предназначены для исследований, сколько ( для прибыли) модель подписки.
Я думаю, машинное обучение (и большая часть информатики) — хороший пример. Насколько мне известно, все основные площадки (конференции) находятся в открытом доступе, плюс большая часть работы также появляется на arxiv. Я считаю, что можно получить должность исследователя машинного обучения, даже не публикуясь в закрытом доступе.
Что касается того, почему это так:
Сообщество специалистов по вычислительной биологии активно использует открытый доступ. Ведущие специализированные журналы, такие как PLoS Computational Biology и Bioinformatics, находятся в открытом доступе, на самом деле, я не могу вспомнить какие-либо специализированные журналы по вычислительной биологии, которые не находятся в открытом доступе.
Из двух ведущих журналов в смежных областях геномики, Genome biology и Genome Research, Genome Biology находится в полностью открытом доступе, в то время как Genome Research открывает доступ к своим статьям через 6 месяцев.
Конечно, специалисты в этих областях по-прежнему публикуются в ведущих научных и биологических журналах — Science, Nature, Cell, PNAS; которые не находятся в открытом доступе, но для вычислительного биолога, публикующегося в этих местах, было бы очень необычно не делать предварительную печать на bioarXiv или использовать золотые потоки открытого доступа в этих журналах.
Трудно сказать, что область полностью «переключилась», поскольку компьютерные биологи публикуют информацию повсюду, но публикация закрытого доступа с препринтом, золотым доступом или размещение копии авторской версии в институциональном репозитории — это очень много. табу в сообществе, и заработает упреки в твиттере и смешные взгляды на конференциях.
Эньон
фомит
Томас
Искра