全球OA科技期刊APC监测与异常预警模型研究

摘要: [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。