Mobograph Ecosystem的现代化可以将它们免于灭绝

旧专着
专着在西方奖学金中拥有悠久而光荣的历史,但据称围绕着它们的基础设施必须使专着茁壮成长。 (照片:Tom Woodward / Flickr)

这张专着可能没有未来似乎荒谬。对于许多学科来说,专着是学术通信的中央部分。人文,社会科学和艺术都非常认真地采取了这种形式:他们经常在考虑学术贡献的方式核心。专着是一个学术的机会,引入对他们同事的新思考方式,让时间和空间彻底探索一个话题。它们在非英语世界中尤为重要。专着是个人的,他们很慢,他们是持久的:我必须读完Bruno Latour's 重新组装社会 两三次,盖子覆盖。

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本文迈克泰勒最初出现在 社会科学博客的LSE影响 作为 “专着有未来吗?出版商,资助者和研究评估人员必须决定“ 并在Creative Commons许可证下重新发布(CC Boy 3.0)。

当我在出版时工作,与作者合作,将他们的书从营销饲养到营销,这并没有误认为作者对他们的工作或其承诺的水平。然而,当一组专着爱好者聚集在去年的时候谈论专着的未来 - 特别是世界上越来越多地被开放访问的专着 - 我们发现自己越来越关注他们所面临的挑战。

从发现工具和指标到商业模式的学术基础设施正在继续前进,并且处于留下专着的危险。在,“公开专着的状态,”作者(Peter Potter - Virginia Tech,Charles Watkinson - Michigan大学,Sara Grimme,Cathy Holland和Digital Science的Michigme)来到了一些令人担忧的结论。

首先,大多数专着没有得到分配给它们的数字对象标识符(DOI)。 Doi的专着可能看起来像许多人的技术细节,但现实更深入。将DOI分配给一项工作的行为意味着该本书的元数据和地点是自由地可供全球的多个系统可用。最重要的是,这意味着可以识别和计算一本书的引用 - 从而为作者提供了对他们的工作的重要信誉。

其次,书籍确实被引用并分享。他们有引用数据,它们具有矿密数据。但是这种数据累积比文章的速度较慢,并且对于Altmetrics,它发生在不同的地方。为期三年的窗口是一种荒谬的时期,可以评估一本书的影响。那拉古专着?我不认为我引用它 - 尽管它通知我对影响的方式,但我只是没有写一篇关于它的论文。书籍在政策论文中有影响力 - 但它可能需要10年的政策引用。我的个人观点是,在研究人员的职业生涯的整个跨度中,需要评估书籍,而不是在定制文章的时间内丢弃。

第三,许多书籍发布商尚未投资于实现全文XML标记,管理和内容归档的工作流程。相比之下,文章在很大程度上是xmled二十年。因此,书籍内容 经常在PDF文件内被“被困”,这使得将内容重新送入新的电子表格 - 创新应用程序,电子书和章节下载 - 禁止。

第四,专着竞技场中的许多球员都不互相交谈,或者不相互信任。这影响开放的专着不成比例。例如,在没有销售数据的情况下,我们(发布者,作者,评估人员)需要其他数据来了解影响。但没有报道引文,并且Altmetrics尚未中央。因此,我们很乐意转向使用者数据,但从电子书,平台聚合器和其他分发提供商的无数分发商获得兼容数据几乎是不可能的。尽管已经解决了这个问题 柜台 很多多年。

第五,最后,有资金开放专着的问题。我们知道学术价值专着 - 他们写了他们,他们读到了他们,他们最终引用他们 - 但资助者还尚未提供足够的资金来支持‘预订处理费用。’我通过生产通过生产来“牧羊人”手稿的小心挑剔。每个人都是自己的特殊情况,以及作者和发布者之间的每个关系,唯一。相比之下,主要期刊出版商可能以非常低的成本完全自动地处理每小时的数十篇提交的文章。书籍出版,如书创作,是一个较慢,更加策划的过程。发布优质书籍比同等数量的文章更具成本,资助者(和大学)需要了解这些成本。

证据是,学术界世界向鼓的鼓中迈进:特别是英语,北部/西半球,干鼓 - 以及其他一切都处于落后的危险。我们知道这不是故意的:这只是世界上占世界研究产出的60-70% - 而且相对讲话 - 发布更便宜,快速。其他一切......是一个特殊的案例。

我们估计专着代表 - 原始标题(不是页面!) - 约占全球学术产出的3%。对于一些国家,这可能高达40%。解决对抗专着的问题没有小挑战 - 但好消息是势头正在增长,这些挑战是可解决的。

我们需要解决现有元数据周围的问题 - 它正在提供专着差,并且是对发现和引文计数的拖累。 Dois的书籍数量似乎达到25%。可以完成工作来增加这个数字:它需要完成,以便专着通过社区越来越多地使用应用程序和网络技术来查找内容的专着。我们需要更好地报告使用,分享和引用,而不仅要展示专着的重要性和价值 - Dois将有助于这一点。但是如果允许书籍在葡萄酒上枯萎的书籍,这一切都不会发生:它是资助者,出版商和评估人员聚集在一起的时候,并开发基础设施,以支持未来的专着。

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迈克泰勒

迈克泰勒是Digital Science的指标开发负责人,他专注于使用尺寸,矿产和其他数据来源的学术趋势定量和定性分析。在加入数字科学之前,他在elestvier过一个漫长的职业生涯,在各种群体中工作。他在Twitter @herrison。

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