DOI: https://doi.org/10.1162/qss.a.17
تاريخ النشر: 2025-01-01
المؤلف: Diego Chavarro وآخرون
الموضوع الرئيسي: البحث في علم القياسات العلمية والبيبلومetrics
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في فهرسة المجلات التي تستخدم أنظمة المجلات المفتوحة (JUOJS) ضمن إطار عمل OpenAlex، مع تسليط الضوء على مساهمات مبادرتين مفتوحتين تهدفان إلى تعزيز المشاركة الأكاديمية الشاملة. من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم 47,625 JUOJS نشطة، تكشف الأبحاث أن 71% من هذه المجلات تحتوي على مقال واحد على الأقل مفهرس في OpenAlex. ومن النتائج المهمة الاعتماد على معرفات الكائنات الرقمية Crossref (DOIs)، حيث إن 97% من المجلات التي تستخدم معرفات Crossref DOIs مدرجة في OpenAlex.
ومع ذلك، فإن هذا الاعتماد الفني يكشف عن عدم المساواة الهيكلية الأوسع، مما يؤثر بشكل خاص على المجلات ذات الموارد المحدودة، حيث إن 47% من JUOJS تأتي من دول ذات دخل منخفض و55%-64% هي منشورات غير باللغة الإنجليزية. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى قواعد بيانات ببليوغرافية شاملة مثل OpenAlex لمواجهة الحواجز المالية والبنية التحتية واللغوية لضمان الفهرسة العادلة. من خلال دراسة التفاعل بين آليات الفهرسة والمعرفات الدائمة والفجوات النظامية، تقدم هذه الأبحاث منظورًا نقديًا حول التحديات التي تواجه تحقيق الفهرسة العالمية في نظام أكاديمي عالمي متنوع.
مقدمة
في هذه الدراسة، يهدف المؤلفون إلى إعادة ضبط فهم النشر الأكاديمي من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم أكثر من 25,000 مجلة تستخدم منصة أنظمة المجلات المفتوحة (OJS). يجادلون بأن التقدير السابق لعدد المجلات الأكاديمية بحوالي 30,000 هو تقدير منخفض بشكل كبير، حيث حددوا أكثر من 20,000 مجلة إضافية تستخدم OJS (JUOJS). يبرز المؤلفون أن عددًا كبيرًا من هذه المجلات غير ممثل في قواعد البيانات الببليوغرافية الرئيسية مثل Web of Science (WoS) وScopus، التي فهرست فقط 1% و7% من JUOJS، على التوالي، في عام 2022. بالمقابل، يتم تمثيل JUOJS بشكل أفضل في قواعد البيانات الأحدث مثل Dimensions وOpenAlex، بمعدلات شمولية تبلغ 55% و64%، على التوالي.
توسع الدراسة الحالية هذا التحليل ليشمل 47,625 مجلة ذات ISSNs موثقة، ساعية لاستكشاف الآليات والممارسات التحريرية التي تؤثر على إدراج JUOJS في الفهارس الببليوغرافية. يهدف المؤلفون إلى تحديد الخصائص التي تسهل أو تعيق الفهرسة في قواعد البيانات المفتوحة، مع التركيز بشكل خاص على دور معرفات الكائنات الرقمية (DOIs) في تعزيز الرؤية والوصول. من خلال دراسة عوامل مثل بلد النشر، والتخصص، واللغة، وسلطة الويب، تأمل الدراسة في تسليط الضوء على الفجوات الهيكلية في البحث الأكاديمي العالمي وآثارها على اكتشاف المعرفة في البحث.
الطرق
في هذا القسم، يصف المؤلفون منهجيتهم لتحليل تصنيف المجلات المفهرسة بواسطة OpenAlex وعلاقتها بتسجيل DOI. استخدموا أشجار التصنيف، وهي تقنية تمثل بصريًا العلاقات الهرمية بين المتغيرات التي تؤثر على تغطية المجلات. باستخدام مؤشر نقاء جيني، كان هدف المؤلفين هو إنشاء مجموعات فرعية متجانسة مع معالجة تحديات الإفراط في التكيف والحساسية لتغيرات البيانات من خلال التحقق المتقاطع k-fold. تضمنت هذه الطريقة تقسيم مجموعة البيانات إلى ‘k’ طيات، مما يسمح بتدريب واختبار نموذج قوي عبر عدة تكرارات.
حددت شجرة التصنيف الأولية المتغيرات الرئيسية التي تؤثر على احتمال فهرسة مجلة بواسطة OpenAlex، بما في ذلك الناتج المحلي الإجمالي للفرد، وعدد المجلات في بلد النشر، ووكالة تسجيل DOI. ركزت شجرة لاحقة، مستبعدة متغيرات تسجيل DOI، على فهم الخصائص التي تدفع المجلات لاستخدام Crossref DOIs. لتخفيف الإفراط في التكيف، نفذ المؤلفون تحققًا متقاطعًا k-fold متداخلًا، مما يعزز موثوقية تقييم أداء نموذجهم. أبلغوا عن مقاييس أداء متنوعة، بما في ذلك الدقة، والوضوح، والاسترجاع، ودرجة F1، ومنطقة تحت منحنى ROC، إلى جانب نسبة التحسين في دقة التصنيف مقارنة بنموذج أساسي باستخدام مقياس Inter-model vigorish (IMV).
النتائج
يقدم قسم “النتائج” من ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي أجريت. عادةً ما يتضمن بيانات كمية، وتحليلات إحصائية، وأي أرقام أو جداول ذات صلة توضح النتائج. غالبًا ما تتم مقارنة النتائج مع الفرضيات أو التوقعات الأولية، مع تسليط الضوء على الأنماط أو الاتجاهات الملحوظة في البيانات.
في هذا القسم، قد يناقش المؤلفون أيضًا آثار نتائجهم، معالجين كيف تساهم في الجسم المعرفي القائم في هذا المجال. يتم الإشارة إلى أي نتائج غير متوقعة أو شذوذ، إلى جانب تفسيرات أو اعتبارات محتملة للبحوث المستقبلية. بشكل عام، يخدم هذا القسم لتقديم نظرة عامة واضحة وشاملة على الأدلة التجريبية التي تدعم استنتاجات الدراسة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة الضوء على تطور وتحديات قواعد بيانات فهرسة المجلات، مع التأكيد على دورها في تعزيز اكتشاف المعرفة داخل المجتمع العلمي. كانت الطموحات الأولية للفهرسة العالمية، كما عبر عنها تشافارو (2017) وميرتون (1942)، تهدف إلى ديمقراطية الوصول إلى الأدبيات العلمية. ومع ذلك، أدت الممارسات التاريخية، مثل قانون برادفورد للتشتت وقانون غارفيلد للتراكم، إلى التركيز على المجلات الأساسية، مما أدى بشكل غير مقصود إلى تهميش المنشورات غير الإنجليزية وتلك من التخصصات أو المناطق الأقل شهرة. أعاد ظهور منصات مثل Google Scholar وOpenAlex إحياء السعي نحو فهرسة أكثر شمولاً، ومع ذلك، لا تزال هناك فجوات كبيرة، خاصة بالنسبة للمجلات من الدول ذات الدخل المنخفض وتلك التي تفتقر إلى معرفات الكائنات الرقمية (DOIs).
تستخدم الدراسة منهجية شاملة لتقييم تغطية المجلات التي تستخدم أنظمة المجلات المفتوحة (JUOJS) في OpenAlex، كاشفة أنه بينما يتم فهرسة 71% من هذه المجلات، فإن التغطية تختلف بشكل كبير حسب مستوى الدخل واللغة. من الجدير بالذكر أن المجلات من الدول ذات الدخل المنخفض لديها تغطية تبلغ 47% فقط، وتواجه المجلات غير الإنجليزية تحديات مماثلة. يظهر الاعتماد على DOIs كعامل حاسم يؤثر على نجاح الفهرسة، حيث تشير تحليل شجرة التصنيف في الدراسة إلى أن المجلات التي تحمل Crossref DOIs لديها فرصة 97% لتكون مدرجة في OpenAlex. بالمقابل، تواجه المجلات التي لا تحمل DOIs انخفاضًا حادًا في احتمال الفهرسة. وهذا يبرز الحاجة إلى تحسينات مستمرة في الشمولية الببليوغرافية ويبرز الحواجز الهيكلية التي تواجهها الناشرون الأصغر في مشهد النشر الأكاديمي الحالي.
القيود
تتركز قيود هذه الدراسة بشكل أساسي حول التحديات التي تم مواجهتها في التحقق من بيانات المجلات، وتصنيف المجلات حسب اللغة والتخصص، ودمج مجموعات البيانات المختلفة. تطلبت الطبيعة متعددة اللغات لمجموعة البيانات استخدام مقاييس تشابه مختلفة لتصنيف اللغة والتحقق من عناوين المجلات مقابل المصادر الموثوقة، مما قد يؤدي إلى استبعاد بعض المجلات الصالحة. علاوة على ذلك، تميل الخوارزميات المستخدمة لتحديد اللغة الرئيسية للمجلات إلى الأداء بشكل أفضل مع اللغة الإنجليزية، مما قد يؤدي إلى تمثيل مفرط للمجلات الناطقة باللغة الإنجليزية في النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، استخدم تصنيف المجلات إلى تخصصات تصنيف الموضوعات LLC، معترفًا بأن أنظمة التصنيف البديلة يمكن أن تؤدي إلى نتائج مختلفة. تطرح الطبيعة الديناميكية لمصادر البيانات مزيدًا من التعقيدات، حيث قد تؤثر التغيرات السريعة على دقة النتائج. تعكس الأبحاث حالة مجموعة البيانات حتى فبراير 2024 فقط، وقد تؤثر التطورات اللاحقة، مثل فهرسة OpenAlex للأعمال في DataCite، على النتائج المتعلقة بالمجلات التي تعتمد على وكالة تسجيل DOI هذه.
DOI: https://doi.org/10.1162/qss.a.17
Publication Date: 2025-01-01
Author(s): Diego Chavarro et al.
Primary Topic: scientometrics and bibliometrics research
Overview
This study investigates the indexing of journals utilizing Open Journal Systems (JUOJS) within the OpenAlex framework, highlighting the contributions of two open-source initiatives aimed at enhancing inclusive scholarly participation. Analyzing a dataset of 47,625 active JUOJS, the research reveals that 71% of these journals have at least one article indexed in OpenAlex. A significant finding is the reliance on Crossref Digital Object Identifiers (DOIs), as 97% of the journals utilizing Crossref DOIs are included in OpenAlex.
However, this technical dependency exposes broader structural inequities, particularly affecting resource-limited journals, with 47% of JUOJS originating from low-income countries and 55%-64% being non-English language publications. The study emphasizes the need for inclusive bibliographic databases like OpenAlex to confront financial, infrastructural, and linguistic barriers to ensure equitable indexing. By examining the interplay between indexing mechanisms, persistent identifiers, and systemic disparities, this research offers a critical perspective on the challenges of achieving universal indexing in a diverse global scholarly ecosystem.
Introduction
In this study, the authors aim to recalibrate the understanding of scholarly publishing by analyzing a dataset of over 25,000 journals utilizing the Open Journal Systems (OJS) platform. They argue that the previously estimated total of around 30,000 scholarly journals is significantly underestimated, as they have identified more than 20,000 additional journals using OJS (JUOJS). The authors highlight that a substantial number of these journals are not represented in major bibliographic databases like Web of Science (WoS) and Scopus, which indexed only 1% and 7% of JUOJS, respectively, in 2022. In contrast, JUOJS are better represented in newer databases such as Dimensions and OpenAlex, with 55% and 64% inclusion rates, respectively.
The current study extends this analysis to 47,625 journals with verified ISSNs, seeking to explore the mechanisms and editorial practices influencing the inclusion of JUOJS in bibliographic indexes. The authors aim to identify characteristics that facilitate or hinder indexing in open databases, particularly focusing on the role of Digital Object Identifiers (DOIs) in enhancing visibility and access. By examining factors such as country of publication, discipline, language, and web authority, the study aspires to shed light on structural disparities in global scholarship and the implications for knowledge discovery in research.
Methods
In this section, the authors describe their methodology for analyzing the classification of journals indexed by OpenAlex and their association with DOI registration. They employed classification trees, a technique that visually represents the hierarchical relationships among variables influencing journal coverage. Utilizing the Gini Impurity Indicator, the authors aimed to create homogeneous subgroups while addressing the challenges of overfitting and sensitivity to data variations through k-fold cross-validation. This method involved partitioning the dataset into ‘k’ folds, allowing for robust model training and testing across multiple iterations.
The initial classification tree identified key variables affecting a journal’s likelihood of being indexed by OpenAlex, including GDP per capita, the number of journals in the publishing country, and DOI registration agency. A subsequent tree, excluding DOI registration variables, focused on understanding the characteristics that lead journals to utilize Crossref DOIs. To mitigate overfitting, the authors implemented nested k-fold cross-validation, enhancing the reliability of their model’s performance evaluation. They reported various performance metrics, including accuracy, precision, recall, F1 score, and the Area under the ROC curve, along with the percentage improvement in classification accuracy over a baseline model using the Inter-model vigorish (IMV) measure.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments or analyses. It typically includes quantitative data, statistical analyses, and any relevant figures or tables that illustrate the outcomes. The results are often compared against the initial hypotheses or expectations, highlighting significant patterns or trends observed in the data.
In this section, the authors may also discuss the implications of their findings, addressing how they contribute to the existing body of knowledge in the field. Any unexpected results or anomalies are noted, along with potential explanations or considerations for future research. Overall, this section serves to provide a clear and comprehensive overview of the empirical evidence supporting the study’s conclusions.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the evolution and challenges of journal indexing databases, emphasizing their role in enhancing knowledge discovery within the scientific community. The initial ambition of universal indexing, as articulated by Chavarro (2017) and Merton (1942), aimed to democratize access to scientific literature. However, historical practices, such as Bradford’s law of scattering and Garfield’s law of concentration, have led to a focus on core journals, inadvertently marginalizing non-English publications and those from lesser-known disciplines or regions. The advent of platforms like Google Scholar and OpenAlex has rekindled the pursuit of more inclusive indexing, yet significant gaps remain, particularly for journals from low-income countries and those lacking Digital Object Identifiers (DOIs).
The study employs a comprehensive methodology to assess the coverage of Journals Using Open Journal Systems (JUOJS) in OpenAlex, revealing that while 71% of these journals are indexed, coverage varies significantly by income level and language. Notably, journals from low-income countries have only 47% coverage, and non-English journals face similar challenges. The reliance on DOIs emerges as a critical factor influencing indexing success, with the study’s classification tree analysis indicating that journals with Crossref DOIs have a 97% chance of being included in OpenAlex. Conversely, those without DOIs face a steep decline in indexing likelihood. This underscores the need for ongoing improvements in bibliographic inclusivity and highlights the structural barriers that smaller publishers encounter in the current scholarly publishing landscape.
Limitations
The limitations of this research are primarily centered around the challenges encountered in validating journal metadata, classifying journals by language and discipline, and merging various datasets. The multilingual nature of the dataset necessitated the use of different similarity measures for language classification and journal title validation against authoritative sources, which may have resulted in the omission of some valid journals. Furthermore, the algorithms employed for determining the main language of journals tend to perform better with English, potentially leading to an overrepresentation of English-language journals in the findings.
Additionally, the classification of journals into disciplines utilized the LLC subject classification, acknowledging that alternative classification systems could yield different outcomes. The dynamic nature of data sources poses further complications, as rapid changes may affect the accuracy of the results. The research reflects the state of the dataset only up to February 2024, and subsequent developments, such as OpenAlex indexing works in DataCite, may influence the findings related to journals relying on this DOI registration agency.