全球OA科技期刊APC监测与异常预警模型研究

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[目的/意义]及时掌握全球OA科技期刊APC发展态势与异常情况,有利于避免国内科研经费流失,辅助决策,为国内确定面向开放获取和开放科学的发展路径提供参考.[方法/过程]使用最小二乘法拟合OA期刊的APC单价和影响力指数之间的函数关系,并设置95%的置信区间以识别溢价期刊、非溢价期刊,基于此原理建立全球OA科技期刊APC监测与异常预警模型.[结果/结论]该模型包括自动采集、监测分析、异常预警模块,以中国科学院某物理学领域研究所发文的OA期刊数据代入模型计算,发现溢价期刊占比43.5%,有4.46%的异常APC需要预警,但90%的论文发表在了性价比较高的非溢价期刊上,并且非溢价期刊均不在Beall's List名单中,溢价期刊分类符合GoOA和DOAJ的收录情况,验证了模型的有效性和可靠性.
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