《2024 OASPA会议推出新工具How Equitable Is It》

  • 来源专题:科技出版市场动态监测
  • 编译者: 崔颖
  • 发布时间:2024-11-15
  •     2024 OASPA会议上推出了一个新的在线工具——How Equitable Is It,旨在评估学术传播模式的公平性。这个名为“How Equitable Is It”的工具,由一个多利益相关方工作组开发,包括图书馆员、图书馆联盟代表、资助者和出版商,由cOAlition S、Jisc和PLOS召集,旨在为评估学术传播模式和安排在公平性方面的表现提供一个框架。

        这个工具的灵感来自“How Open Is It?”框架,目标对象是机构、图书馆联盟、资助者和出版商,即投资或接收出版服务资金的利益相关方。“How Equitable Is It”为用户提供机会,根据七个标准对学术传播模式和安排进行评分:

        · 阅读权限

        · 立即开放获取出版

        · 最大化参与度

        · 重用权利

        · 定价和费用透明度

        · 促进和鼓励开放研究实践:数据和代码

        · 促进和鼓励开放研究实践:预印本和开放同行评审

        关键目标

        工作团队的主要目标是开发一款实用工具,帮助利益相关方在公平性方面评估学术传播模式和安排,并以易于比较不同模式的方式提供这些信息。该工具并未预设结果,用户可根据自己的判断,评估各种模式或安排是否符合公平标准:工具背后没有预先填充的模型、期刊或数据库。

        cOAlition S战略负责人、工作组联合主席之一的Robert Kiley表示,“今天发布的公平性工具帮助用户考虑一系列标准,以摆脱不公平的文章基础模式和设置,促进更公平的知识共享参与。”

        PLOS全球出版发展与销售执行总监、工作组的另一位主席Roheena Anand补充,“我们很高兴发布这款公平性工具的测试版。工作组的一大优势在于它代表了多个利益相关方的观点:资助方、图书馆员和出版商。成员之间的多次深入讨论促成了这一初步版本,我们期待从更广泛的社区获得更多反馈。”

        Jisc研究许可主管兼工作组联合主席Anna Vernon对该工具可能产生的影响表示热切期待,“在Jisc,我们迫切需要利用这一工具为我们的社区在学术出版方面的投资决策提供信息。”

        工作原理

        基于上述标准,“How Equitable Is It” 工具提示用户考虑他们正在评估的模型(及相关资金流动)在多大程度上促进(或限制)公平的知识共享参与。用户对每个标准从“最不公平”到“最公平”进行评分,完成后会获得一个总体公平得分以及回答摘要。

        寻求反馈

        当前发布的“How Equitable Is It”工具是测试版本,正在开放评论和不断改进。鼓励学术出版生态系统中的利益相关方测试工具,并提供反馈,以帮助完善标准并增加其实用性。



  • 原文来源:https://theplosblog.plos.org/2024/09/new-tool-to-assess-equity-in-scholarly-communication-models/
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    • “How Equitable Is It”工具旨在评估学术传播模式公平性,在全面梳理用户反馈后,其升级版本正式发布。 该工具的测试版于2024年9月在开放获取学术出版商协会(OASPA)会议上推出。此次优化版本基于学术出版生态系统多方主体的建议进行了重大改进。 该工具由多方利益相关者工作小组开发,成员包括图书馆员、图书馆联盟代表、资助方和出版商,由cOAlition S、Jisc和PLOS牵头组建,旨在提供一个从公平性维度评估学术交流模式与合作机制的框架。 (1)主要改进 修订后的工具为用户提供了更完善的指导,并在以下七个核心评估标准上给出了更清晰的公平性指标定义: ·阅读获取 ·立即开放获取出版 ·最大化参与度 ·再利用权 ·定价与费用透明度 ·推动开放研究实践:数据与代码 ·推动开放研究实践:预印本与开放同行评审 (2)社群驱动的改进 2024年9月到2025年1月,工作小组收集了测试版使用者的广泛反馈。这种协作模式确保更新后的工具能够解决机构、图书馆联盟、资助方和出版商在评估学术交流模式公平性时面临的实际挑战。 该工具的设计灵感源自“How Open Is It?”框架,目标用户为机构、图书馆联盟、资助方和出版商等学术出版服务的投资或受资助主体。 (3)工具使用机制 基于上述标准,“How Equitable Is It”工具引导用户考量其评估的模式(及相关资金流)在多大程度上促进(或限制)知识共享中的公平参与。用户对每个标准从“最不公平”到“最公平”进行评分,完成后会收到一个整体公平性分数以及其回答的摘要。 该工具并非规定结果,而是让用户运用自身判断力,根据公平性标准对模式进行评分,评估过程中没有预设数据影响判断。
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