“OA2020”正在迫近：五大学术出版新趋势

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Scholastica ✎ 来源

樊文 ✎ 译

雒文佳 ✎ 编

毫无疑问，学术出版正发生着巨大的变化。在过去的十年中，学术期刊已基本完全数字化，国际科学技术和医学 （Scientific, Technical and Medical, STM）出版商协会发布的最新报告指出：“现在几乎所有STM期刊都可以在线获取，因此绝大多数学术期刊都是通过数字方式获取和使用”。
与此同时，在许多人看来，学术期刊以开放获取（OA）方式出版发布的愿景已从可能变为现实。斯普林格·自然杂志（Springer Nature）于2017年对全球研究机构的200名专业人员进行了一项调查，发现超过70％的受访者同意应该公开获取学术内容的观点，而91％的图书馆员则同意“开放获取是学术和科学出版的未来”这一观点。

在这样的背景下，不断变化的出版规范和期望引发了又一轮的出版技术和标准的变革。那么，2020年学术出版的最新趋势是什么？本文总结了新一年学术出版的五大趋势： 

趋势一：机器学习与人工智能（AI）我们先以学术界内外两个使用最广泛的流行语开始：机器学习和人工智能（AI）。机器学习和人工智能无疑是学术出版的首要趋势。需要事先声明的是，虽然机器学习和AI这两个术语经常互换使用，但它们并不完全相同。两者有何不同？简单来说，机器学习是AI概念的一种应用。人工智能是使机器能够执行原本需要人类智能完成的任务的理论。机器学习是一种AI形式，其前提是可以对计算机进行“训练”，使其从数据集和机器可读文本中解释和“学习”。人工智能和机器学习如何在学术出版中应用呢？具体有两方面：一是内容策划与管理，二是内容解释。

在内容策划与管理方面，人工智能和机器学习有可能改变发布者和聚合者组织内容并将其交付给读者的方式。新型的机器学习应用程序使自动创建相关内容的分组成为可能，甚至可以根据读者之前阅读的内容给他们提出明智的建议。再就是内容解释。人工智能和机器学习为学者和出版商提供了机会，可以更快、更轻松地理解研究并在研究之间建立联系。例如，通过识别从事类似研究领域的学者并推荐他们，人工智能可以用来帮助找到相关的同行评议者。科技创业公司UNSILO正在上述所有领域中试用AI工具。另一家帮助学者和出版商在研究之间建立联系的AI初创公司Scite.ai，则利用人工智能技术分析文章引文以查看它们是否相支持或矛盾。再如学术出版服务商Scholastica公司正在尝试利用机器学习提高排版服务的价值和效率。 人工智能和机器学习在学术出版的未来中将扮演何种角色还有待确定。正如Scholarly Kitchen网站上的热门文章《人工智能和学术交流》所指出的那样，人工智能和机器学习应用于学术出版还有很多问题需要回答，例如，要使人工智能有效地大规模运作，就需要基础数据。美国微生物学会同行评审经理杰思敏·华莱士（Jasmine Wallace）指出：“我们必须提供增强的元数据，以最大程度地发挥AI的效力”。 其他评论者则讨论了当前和潜在AI应用程序的优势和局限性。 

趋势二：可互操作的元数据可互操作的元数据是在线发布的另一个方面，它正在成为学术交流领域中利益相关者关注的重点。当前，学术论文从传统出版向在线发布的过渡过程中存在过多的数字信息处理环节——从索引到档案再到聚合器，此外还有清单等。为了识别和组织学术内容，这些不同的系统需要能够以计算机标记语言（即机器可读的元数据）处理信息。在如此众多相互关联的系统中，对机器可读内容标准的需求日益增长，目的是使元数据更易于访问、可靠以及可重复使用。

正如美国国家信息标准协会（National Information Standards Organization,简称NISO）执行董事托德·卡彭特（Todd Carpenter）曾表示的那样：“向机器提供内容的其他要素很重要，有时甚至很多。一致的文件结构简化了内容摄取和供应链各方之间的转移。描述内容的元数据可能会影响特定文件的发现、销售或可用性。在某些情况下，可访问性功能的存在可能会促进或阻止某些设备的可读性（如果缺少）。” 而且更丰富、更可互操作的元数据可能直接影响当前以及潜在的AI和机器学习计划的速度和准确性。卡彭特还提到，NISO正在与美国国家标准学会和国际标准化组织讨论如何开发更可靠和可转让的机器可读标准。关于改善元数据质量和互操作性的另一个著名举措是“Metadata2020”。“Metadata2020”的目标是召集学术界的利益相关者，讨论在整个研究生命周期中如何使用元数据，并提出改进元数据的建议，包括开发共享数据以及绘制标准和提出期望。 

趋势三：新的OA发布模型和标准当前学术界内部越来越多的共识是：未来大部分的学术内容都将通过OA中提供——但是如何达到这一目的仍是业内争论的问题。由国内和国际研究资助者财团发起的一项计划“S计划”于2018年9月宣布，该计划旨在立即进行全面的OA研究，这在整个学术界都产生了冲击波。2019年，修订版“S计划”指南的发布，其中进行了一些重大更改，包括将“S计划”的截止日期延长到2021年1月，更清晰的绿色OA合规性途径以及围绕非衍生版权许可的更大灵活性。不过，在“S计划”实施过程中一直存在的争议是，“S计划”不承认混合OA是合规的发布模型。为了应对学术团体提出的在不影响其运营资金的情况下过渡到完全和立即开放OA出版的可行性的担忧，惠康基金会（Wellcome）和英国研究与创新基金会（UKRI）与全球学术出版协会（ALPSP）合作发起了“学会出版商加速开放获取和Plan S （Society Publishers Accelerating Open Access and Plan S- SPA-OPS）”项目为社会确定可行的OA发布模型和过渡选项。SPA-OPS的最终报告于2019年9月发布，涵盖了20多种潜在的OA模式和策略以及一个“变革性协议工具包”。SPA-OPS确定的最有前景的OA途径包括：转化协议、合作基础设施和资金模型、作者自存档、文章交易模式。有了这些新资源，并且“S计划”的截止日期越来越近，2020年可能是围绕不同的OA发布方法进行试验的一年。

 “学会出版商加速开放获取和Plan S”项目

趋势四：替代研究评估方法的进展
自2012年《旧金山研究评估宣言》（DORA）建议发布以来，越来越多的学术机构和资助者一直在呼吁采用期刊影响因子（JIF）驱动的研究评估文化。正如DORA所指出的那样，JIF“最初是为了帮助图书馆员识别要购买的期刊而创建的，而不是作为对文章的科研质量的衡量。” DORA认为，应“根据自身情况评估研究，而不是根据发表研究的期刊来评估。”多年来，DORA获得了稳定的支持。现在，随着新的OA出版计划（如“S计划”）要求更改出版激励体系，以支持OA期刊的发展并限制公司对大多数具有高影响力的书刊的控制，DORA的实施似乎可能开始加速。 DORA最近发布了研究评估十大进展清单，其中包括一些组织承诺在2020年进行具体研究评估改革的例子。 

趋势五：预印本在增加
2020年学术出版的第五个趋势是预印服务器使用的增加。近年来，我们看到预印服务器和新用途的增长，包括将文章的最终版本存档以使其成为绿色OA；发布研究数据集、代码和补充材料；甚至通过预印本覆盖模型发布学术期刊。随着最近的OA发布命令和开放数据计划的出现，预印纸的使用或将会持续增加。 如前所述，通过作者自存档进行的绿色OA是可供出版商遵守“S计划”的过渡模式之一。近年来，预印叠印期刊的实例也越来越多，这些期刊将其文章托管在arXiv到preX网站上。开放科学中心还一直在通过其透明度和开放性促进（TOP）指南来促进预印本的使用，以发布和共享开放数据。为了达到最高级别的TOP合规性研究数据，“必须发布到受信任的存储库中”。 

学术出版的新十年来临只有时间能说明下一个十年的发展前景。但是可以肯定的是，我们很可能会在学术出版的所有领域看到更大的创新。IP 

* ref：

https://blog.scholasticahq.com/post/scholarly-publishing-trends-to-watch/

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