Пандемия COVID-19 и режим самоизоляции: влияние на библиометрические показатели и использование научных публикаций. Часть II. Показатели цитирования и использования

Введение и обзор литературы

Начиная с 2001 года [1] многие авторы рассматривали вопрос преимущественного цитирования статей открытого доступа (ОД) по сравнению со статьями в платных журналах и ожидаемыми усредненными значениями цитирования (Open Access Citation Advantage, OACA). В первом десятилетии XXI века были получены противоречивые результаты: многие исследования подтвердили преимущество цитирования OA (см., например, [2][3]). В то же время другие авторы оспаривали этот вывод [4][][6]. На сайте проекта OACA list // SPARC Europe ¹ приведены результаты анализа 70 работ, посвященных проблеме OACA и опубликованных до 2015 года. По состоянию на 2015 год были получены следующие результаты: большинство работ (66 %) подтверждают преимущества цитирования статей ОД, в 24% не было найдено подтверждения преимущества в цитировании, результаты 10 % оказались неоднозначными.

Позднее обзор исследований на эту тему был дан в работе [7]. Причина сложности и неоднозначности решений этой задачи, по нашему мнению, заключается в том, что до 2018 года в глобальных индексах цитирования не существовало инструментов и сервисов, позволяющих проводить исследование на уровне отдельных статей в гибридных журналах в автоматизированном режиме. Корректное сравнение на уровне отдельных открытых и закрытых статей в гибридных журналах стало возможно только в январе 2018 года с помощью инструментов, разработанных компаниями Clarivate Analytics, Elsevier и Digital Science и доступных в базах данных WoS CC, Scopus и Dimensions и аналитической платформах InCites и SciVal.

Инструменты WoS CC и InCites позволяют независимо исследовать статьи, опубликованные либо в одной, либо одновременно в двух моделях открытого доступа, например в золотом и зеленом или в гибридном и в зеленом. Такие статьи существуют во множественных копиях: на платформах журналов и в ОД репозиториях и собирают дополнительные цитирования по сравнению со статьями, доступными только на платформах журнала.

Разделение статей по числу возможных копий возможно только в классификации типов ОД, принятой в WoS CC ², и невозможно в классификации Unpaywall и тем самым на платформе Dimensions, использующей классификатор Unpaywall ³.

По нашему мнению, наличие двух подгрупп статей, отличающихся не только числом публикаций, но и цитируемостью, приводит к тому, что общий показатель цитируемости — среднее удельное число цитирований, начинает зависеть от числа публикаций в каждой подгруппе.

Несмотря на то что согласия по вопросу OACA до сих пор нет, ожидания академического сообщества предполагают преимущественное цитирование статей ОД. Результаты опросов 2015 и 2018 гг., опубликованные в [8][9], продемонстрировали широкую поддержку идеи OACA со стороны ученых. Большинство респондентов считают, что статьи с открытым доступом (ОД) получают больше ссылок. Аналогичные результаты были получены при обработке анкет повторного российского опроса, проведенного в 2020 году [10].

Для того чтобы получить ответ на вопрос о реальности ожиданий ученых, исследование вопроса OACA было продолжено с помощью инструментов, разработанных в 2018 году компаниями Clarivate Analytics, Digital Science и доступных в базах данных WoS CC и Dimensions и аналитической платформе InCites [11]. Исследования, проведенные на всем массиве статей, индексируемых в WoS CC и Dimensions, подтвердили преимущественное цитировании публикаций ОД, показатели цитируемости статей зеленого, золотого и paywall доступа соотносятся как 2:1.5:1.

Весной 2019 года было проведено исследование российских статей, опубликованных в 2017 году и проиндексированных в базе WoS CC [12]. Усовершенствованные сервисы базы WoS CC позволили независимо изучить референтные группы статей Paywall, DOAJ, Hybrid и Green и группы статей, доступных только в единственной копии. Были получены соотношения цитируемости для референтных групп Paywall, DOAJ, Hybrid и Green и установлено, что значения цитируемости статей DOAJ ниже значений цитируемости платных Paywall. Впоследствии такой же результат был получен в работе [13].

Результат о низкой цитируемости статей DOAJ в сравнении со статьями Paywall и Hybrid очень важен для формирования публикационных политик исследователей, поскольку кОАлицияS ⁴ требует в перспективе обязательной публикации именно в журналах DOAJ.

В 2020 году в условиях пандемии COVID-19 произошли резкие изменения в экосистеме публикаций открытого доступа. В результате сложились практически идеальные условия для распространения открытого доступа к публикациям в области исследований нового коронавируса (COVID-публикации). К таким условиям следует отнести необходимость скорейшего решения задач, вызванных пандемией и введением режима самоизоляции. Мгновенный перевод в ОД всех COVID-публикаций и массивов данных поддержали представители академического сообщества, государственные структуры, финансирующие организации, научных издателей и научные библиотеки, представляющие интересы пользователей научных ресурсов.

В результате произошел сверхлинейный рост числа публикаций в области исследования нового коронавируса и резкое увеличение доли COVID-публикаций открытого доступа по сравнению с публикациями в других областях. Анализ структуры публикаций 2020 году в [14] показал, что в открытом доступе находятся 36 % всех статей базы WoS CC и 87 % COVID-статей.

Помимо мотивации авторов к публикации своих статей в ОД, есть еще ряд особенностей массива COVID-публикаций.

1. В ответ на вызовы пандемии многие ведущие издатели приняли решение о создании и предоставлении бесплатного доступа к коллекциям COVID-публикаций в своих журналах ⁵. Такие публикации не имеют лицензии CC и классифицируются в Unpaywall и WoS CC как Bronze. Этим вызван рост числа и доли Bronze COVID-публикаций, отмеченный в [13][14].
2. Издатели не только предоставили к этим коллекциям бесплатный доступ, но и обеспечили их мгновенное размещение на платформе PubMedCentral⁶. Последнее изменило структуру массива COVID-публикаций. Выросла доля ОД-публикаций, доступных одновременно в нескольких копиях на платформе журнала и в репозиториях. В 2020 году такие публикации составили 60 % всего массива COVID-публикаций, в то время как основная доля (20 %) публикаций базы WoS CC приходится на статьи, существующие в единичной копии на платформе журнала [14].
3. При поддержке государственных и правительственных структур создано большое число тематических репозиториев COVID-19 ⁷, доступных для поисковых сервисов Unpaywall ⁸, Kopernio ⁹, позволяющих проводить мгновенный поиск по массивам, что облегчает работу с информацией ОД и приводит к росту использования и цитирования таких статей.

Поддержка ОД убирает ряд побочных причин (bias), создающих, по мнению ряда авторов, кажущееся преимущество цитирования статей ОД. Эти причины были сформулированы в ранее [6] и объединены в единый список в работе [15], воспроизведенный и рассмотренный позднее в [11].

Наиболее часто обсуждаемыми побочными причинами являются: The author selection bias postulate — постулат о выборе автора [16][17]: авторы скорее опубликуют в ОД свои лучшие работы для публикации в открытом доступе, с тем чтобы получить высокую цитируемость.

Мы предполагаем, что перевод в открытый доступ 87% COVID-публикаций позволяет считать, что авторы переводят в открытый доступ подавляющее число своих статей без дополнительной авторской фильтрации. (d) The APC selection bias — фильтрация по APC. В среднем, для того чтобы опубликовать свою статью в ОД в гибридных журналах, авторы должны оплатить EUR 3,000. Эта причина была указана в качестве основного барьера, мешающего авторам публиковаться в ОД [8][9]. Только богатые и успешные университеты могут позволить себе платить APC за своих авторов. Такие университеты проводят качественные исследования и тем самым переводят в ОД качественные статьи, собирающие большое число цитирования.

Поскольку многие ведущие издатели, включая Nature, Science, Elsevier, Oxford, Wiley, создали свои ОД-коллекции COVID-публикаций из подписных и гибридных журналов, вопрос оплаты APC в отношении COVID-публикаций не является препятствием для перевода в ОД в условиях пандемии.

Кроме того, все большее распространение получают лицензии Reed&Publish, освобождающие авторов от уплаты APC. Реестр таких лицензий можно найти на сайте инициативы ESAC.

В итоге мы можем постулировать, что для публикаций в области исследований COVID-19 в 2020 году были практически достигнуты целевые показатели многих государственных и международных программ и проектов, требующих немедленного перевода в ОД 100 % публикаций, профинансированных госструктурами и фондами.

Тем самым в отдельной узкой области исследования сложились идеальные условия исследования цитирования статей в условиях практически полного ОД.

Задачи исследования

Работа решает задачу получения и анализа метрик цитирования COVID-публикаций разных моделей ОД, подготовленных в условиях «полного благоприятствования открытому доступу». Результаты сопоставлены с результатами исследования метрик цитирования публикаций в других областях исследования, на которые эти условия не распространяются.

Второй задачей является проверка гипотезы об увеличении использования научных ресурсов в условиях пандемии и режима самоизоляции 2020 года.

Рост использования научных журнальных статей в течение периода самоизоляции в апреле—мае 2020 года был отмечен в российских университетах [18][19]: наблюдалось увеличение числа ежемесячных загрузок полнотекстовых журнальных статей с сайтов издательств.

В работе справедливость гипотезы проверена на ресурсах, размещенных в репозиториях открытого доступа.

Материалы и методы

1. Метрики цитирования получены с использованием аналитических сервисов и массива статей наукометрической базы данных Web of Science Core Collection (WoS CC) и аналитической платформы InCites компании Clarivate Analytics.

Объекты исследования — массив публикаций базы WoS CC, массив публикаций WoS CC в области Клинической медицины (Clinical Medicine) в классификации Essential Science Indicators, ESI и массив публикаций в области исследования нового коронавируса COVID-19.

Массив публикаций WoS CC в области Клинической медицины (Clinical Medicine) был выбран для сравнительного анализа с массивом COVID, поскольку в [12] было установлено, что на эту предметную область в 2020 году приходится основная доля COVID-публикаций (54%) — данные 31 мая 2020 года. На 30 июня 2020 года число COVID-публикаций в области Клинической медицины было равно 14 037. При этом массив статей в области Клинической медицины на 30 июня 2020 года объединял 236 598 статей. Таким образом, доля COVID-публикаций в области Клинической медицины не превышала 6 %, и мы можем предположить, что на основную долю статей в области Клинической медицины не распространяется «режим наибольшего благоприятствования», действующий для COVID-публикаций. Присутствие COVID-публикаций в базе WoS CC еще меньше: на 30 июня в WoS CC были представлено 1 243 375 публикаций, из них только 1 % (14 037) приходились на COVID-публикации.

Можно считать, что в работе исследован массив публикаций в области Клинической медицины, часть его составляют COVID-публикации, для которых реализованы условия поддержки ОД.

Исследования проведены на трех основных и трех дополнительных индексах цитирования базы WoS CC: Science Citation Index Expanded (SCIE), the Social Sciences Citation Index (SSCI), Arts and Humanities Citation Index (AHCI): Emerging Sources Citation Index (ESCI), Conference Proceedings Citation Index — Science (CPCI-S) и Conference Proceedings Citation Index — Social Science & Humanities (CPCI-SSH).

Исследования на платформе InCites проводились как на всем массиве публикаций платформы, совпадающих с массивом публикаций базы WoS CC по состоянию на 30 июня 2020 года, так и на массивах COVID-публикаций, сформированных в базе WoS CC по результатам оригинальных поисковых запросов и экспортированных в InCites с использованием стандартного функционала обеих баз.

Массив публикаций в области исследований коронавирусов (COVID-публикации) был сформирован с помощью поисковых предписаний, составленных с использованием ключевых слов, заданных в рекомендациях Конфедерации репозиториев открытого доступа COAR.

Список ключевых слов, с использованием которых был составлен первоначальный поисковых запрос, был приведен в работе [14].

Для каждого массива публикаций с помощью фильтров и сервисов WoS cc были получены референтные группы, отличающиеся типом доступа: закрытые (paywall) журнальные статьи и статьи разных моделей открытого доступа в классификации WoS CC: All Open Access (все статьи ОД); DOA) Gold (DOAJ), Other Gold (Hybrid); Bronze; Green Published and Green Accepted (Green).

В работе исследованы метрики цитирования для подгрупп, отличающихся числом доступных копий статей. Как и в [12], мы представили перечисленные выше референтные группы как совокупность двух непересекающихся подмножеств: 1) публикации, существующие в единственной копии на сайте журнала (Single), и 2) публикации, доступные одновременно в двух или более копиях или версиях: на сайте журнала и в одном или нескольких репозиториях (Multy).

Измерения проводились с 26 июля по 18 августа 2020 года. По сообщениям от платформы Incites, предоставляемым при выгрузке результатов, в этот период платформа использовала данные обновления от 6 августа 2020 года, массив публикаций платформы Incites содержал массив базы WoS, проиндексированный на 30 июня 2020 года.

Исследованы статьи, опубликованные в 2020 году (PY=2020), и в интервале PY=2015-2019. В статье мы рассмотрим результаты для PY=2020.

Для каждой референтной группы были выгружены значения следующих индикаторов в определениях платформы Incites: число публикаций (N); число цитирований, собранных публикациями на массиве данных платформы Incites (C); цитируемость публикаций (Citation Impact, cI) — среднее удельное число цитирований, полученных статьями референтной группы внутри заданного цитатного окна (citation window); Нормализованный по тематическим категориям индекс цитирования (Category Normalized Citation Impact, CNCI) — отношение текущего количества цитирований публикации к ожидаемой норме цитирований публикаций того же типа, года выхода и предметной области; процент процитированных публикаций C %.

В статье мы ограничимся анализом цитируемости, CI, при этом будем использовать значения CI, выгруженные на платформе InCites или рассчитанные с использованием данных о числе публикаций и цитирований.

В статье приведены результаты анализа следующих показателей.

1. Цитируемость публикаций в области нового коронавируса COVID-19 в сравнении цитируемостью всех публикаций базы WoSCCи публикаций базы WoSCCв области Клинической медицины классификатора ESI.
   
   
2. Цитируемость публикаций статей, отличающихся числом доступных копий: 1) единственной копии на сайте журнала (подгруппа Single) и 2) двух или более копий или версий: на сайте журнала и в одном или нескольких репозиториях (подгруппа Multy). 

   Для непересекающихся подмножеств статей Single и Multy справедливо соотношение: N_Av = N_S + N_M, где N_Av — полное число публикаций в группе, а N_S и N_M — число публикаций в подгруппах Single и Multy соответственно.

   Общая цитируемость в группе (CI) будет определяться процентным содержанием подгрупп Single и Multy: P_s = N_s / N_av, P_m = N_m / N_av и цитируемостью публикаций в каждой подгруппе (CI_S, CI_M):
   
   

   В таблице 4 приведен фрагмент таблицы 5 из [12], в которой указаны процентные доли подгруппы Multy в общем публикационном потоке: указаны данные за последние два года (PY=2019 и PY=2020) и средние значения за период 2012-2018 гг., на котором значения цитируемости менялись мало.

   Справедливость формулы (1) подтверждается результатами, изложенными в пункте 1.2 раздела «Результаты и обсуждение»: значения цитируемости, определенные сервисами платформы Incites (CI), хорошо согласуются с расчетными значениями CI, полученными по формуле (1).

3. «Эффект репозитория» (RepositoryEffect, RE) определяется для статей подгруппы Multy, доступных и в журналах, и в репозиториях, и рассчитывается как доля цитируемости копий статей, находящихся в ОД-репозитории (CI_OAR), в суммарном значении цитируемости CI_M. 

   Будем рассчитывать RE в предположении, что число цитирований статьи, существующей во множественных копиях (С_м), является аддитивной суммой числа цитирований ее журнальной (С)) и репозиторной (C_OAR) копий:
   
   

   Тогда
   
   

   Поскольку речь идет о двух копиях одних и тех же статей, отношение CI равно отношению числа цитирований и RE = C_OAR/C_M.

2. Использование ресурсов открытых репозиториев

Исследована динамика числа обращений (visits) к институциональным репозиториям российских и белорусских университетов — участников проектов «Национальный агрегатор открытых репозиториев российских университетов, НОРА» и «Открытая наука России», объединенных на платформе НОРА (openrepository.ru). Динамика исследована на временном интервале 2017-2020 гг., отвечающем сроку выполнения проектов.

Список репозиториев c указанием года присоединения к проектам и наименования реферативной группы представлен в таблице 2 Приложения. Репозитории разбиты на четыре группы в зависимости от года присоединения к проектам «Национальный агрегатор открытых репозиториев российских университетов, НОРА» и «Открытая наука России» и размещения их ресурсов на платформе НОРА.

Результаты и обсуждение

1. Цитируемость публикаций в области исследования нового коронавируса в сравнении с массивом публикаций в области Клинической медицины массива WoS CC и массива WoS CC

1.1. Цитируемость публикаций в разрезе различных моделей доступа классификатора IS CC

На первом этапе мы определили цитируемость публикаций разного типа доступа в референтных группах, отвечающих классификатору WoS CC: Total, Paywall, DOAJ, Hybrid, Bronze. Перечень всех исследованных групп публикаций приведен в таблице 1 Приложения.

На рисунке 1 приведены данные сопоставления цитируемости COVID-публикаций и публикаций в области Клинической медицины базы WoS CC (Clinical Medicine).

Рис. 1. Цитируемость статей, опубликованных в 2020 году в разных референтных группах массива COVID-публикаций и публикаций в области Клинической медицины (по классификатору ESI) массива WoS CC. Цитирование определено по состоянию массива платформы InCites на 6 августа 2020 года. Массив включает контент WoS CC, проиндексированный на 30 июня 2020 года
Fig. 1. Citation Impact in different reference groups of COVID publications and WoS dataset — Clinical Medicine (ESI classification). PY=2020. Citation Impact measured on InCites dataset updated Aug 6,2020. Includes Web of Science content indexed through Jun 30, 2020

Итоговые результаты определения цитируемости публикаций на массивах COVID, Клиническая медицина базы WoS CC и всех публикаций WoS CC приведены в таблице 3.

Из данных таблицы 3 и рисунка 1 следует, что цитируемость публикаций в области исследования нового коронавируса превосходит (иногда более чем на порядок) цитируемость публикаций в области Клинической медицины на массиве WoS CC и в базе данных WoS CC.

Таблица 3. Цитируемость статей, опубликованных в 2020 году в разных референтных группах массива COVID-публикаций, публикаций в области Клинической медицины (по классификатору ESI) массива WoS CC и общего массива публикаций WoS CC. Измерено 17 августа 2020 года на обновлении платформы InCites от 6 августа 2020 года, использующем контент Web of Science, на дату 30 июня 2020 года
Table 3. Citation Impact of different reference groups determined on InCites platform for COVID dataset, Wos CC dataset and dataset of publications in Clinical Medicine in ESI classification. PY=2020. Citation Impact measured on Aug. 17, 2020 on the InCites platform. InCites dataset updated Aug 6, 2020. Includes Web of Science content indexed through Jun 30,2020

1.2. Цитируемость публикаций с учетом числа доступных копии: подгруппы Single и Multy

На рисунке 1 приведены значения цитируемости для групп WoS CC: Total, Paywall, DOAJ, Hybrid, Bronze без разделения на подгруппы Single и Multy, отличающиеся числом доступных копий. Именно такие усредненные значения цитируемости (обозначим их в этом разделе как Average) рассматривались в большинстве работ, анализирующих OACA — преимущественное цитирование статей ОД. Однако, как следует из формулы (1), эти значения зависят как от процентной доли статей в подгруппах Single и Multy, так и от их цитируемости. Процентные доли числа статей в подгруппах Single и Multy приведены в [14] и в таблице 4.

Из таблицы 4 следует, что 8 из 10 COVID-публикаций в журналах ОД размещены одновременно в ОД-репозиториях.

Таблица 4. Доли журнальных публикаций, размещенных в репозиториях для референтных группах DOAJ, Hynrid, Bronze, и доля закрытых публикаций в подписных журналах, размещенных в репозиториях. Данные IS CC на 26 июля 2020 года
Table 4. Percentage of OA journal publications and publications in subscription journals moved to OA repositories in DOAJ, Hynrid, Bronze and (Paywall + Paywall&Green) datasets. Data retrieved from I CC as on 26 July, 2020

В базе WoS CC в репозиториях размещены более половины статей из референтных групп DOAJ и Hybrid.

Рассмотрим отдельно группу Bronze. Для PY=2020 доля Multy COVID-публикаций PM(COVID) = 69 % в этой группе почти в пять раз выше, чем в для WoS CC: PM(WoS) = 14%. На интервале PY=2012-2018 эти значения равны соответственно 77 и 26%. Причина, возможно, заключается в том, что в 2020 году все COVID-статьи, переведенные ведущими издателями во время пандемии в бесплатно доступные коллекции COVID-19 и размещенные в репозитории PubMed Central, отнесены к статьям группы Bronze.

Из данных таблицы 4 следует, что значения PM в каждой референтной группе отличаются друг от друга. Там самым отличаются и изменения, вносимые ими в общее значения цитируемости CI исследуемой группы.

Для корректного определения цитируемости публикаций каждой модели ОД необходимо отдельно исследовать подгруппы Single и Multy и определить цитируемость публикаций в каждой из них.

Полученные значения цитируемости для PY=2020 приведены в таблице 5 (см. Приложение) и проиллюстрированы на рисунках 2а и 2b.

Для проверки применимости формулы (1) и предположения о возможности аддитивного суммирования цитирований, собранных копиями статей на платформах журналов и ОД-репозиториев, мы рассчитали цитируемость CI_Av(calc) по формуле (1), используя значения CI_S и CI_M из таблицы 5 и значения процентных долей публикаций (P_M) из таблицы 4. Сопоставление расчетных значений цитируемости со значениями, выгруженными на платформе Incites, показывает хорошее согласие: стандартное отклонение для пятнадцати пар измеренных и рассчитанных значений цитируемости из таблицы 5 равно 3 %.

На рисунке 2 приведены результаты анализа цитируемости статей в подгруппах Single, Multy и Average для разных референтных групп на трех исследованных массивах публикаций. Цитируемость определена на обновлении платформы Incites от 6 августа 2020 года, использующем контент WoS CC, проиндексированный на 30 июня 2020 года.

Рис. 2. Цитируемость статей в подгруппах Single, Multy и Average в разных референтных группах на массивах COVID публикаций (2a), публикаций в области Клинической медицины базы WoS CC (2b) и всех публикаций базы WoS CC (2с). Цитируемость определена на обновлении платформы InCites от 6 августа 2020 года, использующем контент WoS CC, проиндексированный на 30 июня 2020 года
Fig. 2. Citation Impact of Single, Multy and Average datasets in different reference groups of COVID-publications dataset (2a); WoS dataset — Clinical Medicine, (2b); WoS CC dataset (2c), PY=2020. Citation Impact measured on the InCites dataset updated Aug 6, 2020. Includes Web of Science content indexed through Jun 30, 2020

Из рисунков 2b и 2с следует, что распределения цитируемости публикаций по референтным группам для массивов публикаций WoS CC и Клинической медицины похожи. Подобие результатов на рисунках 2b и 2с подтверждает предположение раздела «Материалы и методы» о том, что цитируемость публикаций на этих массивах слабо зависит от присутствия в них COVID-публикаций, которые составляют лишь небольшую долю этих массивов.

Значение цитируемости на массиве COVID-публикаций (рис. 2a) демонстрирует распределение по референтным группам, отличное от распределений на рисунках 2b и 2c. Отличие наблюдается как для групп различного типа доступа (Paywall, DOAJ, Bronze, Hybrid), так и для подгрупп с различным числом доступных копий (Single и Multy).

Мы считаем, что такое различие связано с уникальными условиями, созданными для перевода COVID-публикаций в Золотой и Зеленый ОД, и востребованностью результатов, представленных в публикациях в области нового коронавируса.

1.3. Эффект репозитория

Для статей, существующих во множественных копиях (подгруппа Multy), оценим эффект репозитория: вклад в показатели цитируемости за счет дополнительного цитирования, собранного репозиторными копиями ОД.

Оценку проведем в предположении отсутствия синергетического эффекта, когда число цитирований статьи, существующей во множественных копиях (C_M, является аддитивной суммой числа цитирований ее журнальной (С_j) и репозиторной (C_OAR) копий:

Для подгруппы Multy референтных групп DOAJ, Bronze, Hybrid цитируемость CI_J — это цитируемость копий, доступных на платформах журналов открытого доступа; для группы Paywall CI_J — это цитируемость копий, доступных на платформах платных подписных журналов.

Результаты анализа приведены на рисунке 3.

Рис. 3. Структура цитируемости статей, доступных во множественных копиях, в разрезе цитируемости отдельных копий: только журнальной и только репозиторной. 3a — массив COVID-публикаций; 3b — массив публикаций в области Клинической медицины базы WoS CC (по классификатору ESI)
Fig. 3. CI of Multy COVID-publications broken in versions: Journal only vs OA repository only. 3a — COVID dataset; 3b — dataset of WoS CC publications in Clinical Medicine (in ESI classification)

Результаты оценки Эффекта репозитория (RE) приведены в таблице 6 Приложения. Итоговые значения RE приведены в таблице 6a.

Таблица 6a. Эффект репозитория (RE) на массиве COVID-публикаций, публикации в области Клинической медицины базы I CC и публикации базы I CC. PY=2020
Table 6a. Repository Effect, RE in the datasets: COVID-publications, publications in Clinical Medicine of I CC and IS CC. PY=2020

Из данных таблицы следует, что доля цитирований, собранных в репозиториях, в общем числе цитирований статей подгруппы Multy групп Paywall, DOAJ, Bronze, Hybrid, составляет соответственно 66, 85, 56 и 85%.

Обращают на себя внимание данные для группы Bronze на массивах в области Клинической медицины базы WoS CC и всех публикаций WoS CC. На платформах журналов публикации Bronze собирают всего 10 и 16 % цитирований в области Клинической медицины базы WoS CC и всей базы WoS CC соответственно. Основная же доля цитирований (90 и 84 %) приходится на копии статей Bronze, размещенные в ОД-репозиториях.

2. Результаты исследования статистики использования ресурсов российских репозиториев

В этом разделе мы приведем результаты сравнительного анализа использования ресурсов репозиториев ОД во время пандемии и режима самоизоляции.

Данные о динамике числа обращений к ресурсам каждого репозитория и каждой группы репозиториев получены по результатам ежемесячного мониторинга сайта SimilarWeb за время выполнения проектов в 2017-2020 гг. Абсолютные значения числа обращений к ресурсам каждой группы приведены в таблице 6 Приложения. За 2017-2020 гг. общее число обращений к ресурсам репозиториев проекта превысило 60 миллионов.

Динамика нормированных показателей использования ресурсов четырех референтных групп репозиториев, объединенных по году вступления в проект, приведена на рисунке 4. Нормировка проведена на максимальное значение числа обращений, зарегистрированное в мае 2020 года.

Рис. 4. Динамика нормированных показателей числа обращений к ресурсам четырех групп репозиториев платформы НОРА
Fig. 4. Dynamics of the normalized number of visits offour reference groups of Open Access repositories (OAR)

На временном отрезке март-июль 2020 года зарегистрирован абсолютный максимум числа обращений к ресурсам каждой из четырех групп репозиториев и всех репозиториев — участников проектов. Из графиков на рисунке 3 очевидно, что аномальный рост использования во время режима самоизоляции не связан с добавлением новой группы репозиториев, а отражает увеличение активности пользователей.

Результаты, приведенные на рисунке 3, соответствуют результатам работ [18][19], в которых отмечался рост использования электронных научных ресурсов в российских университетах в период самоизоляции. В нашем случае общее число обращений к ресурсам всех репозиториев в мае 2020 года выросло в два раза по сравнению с тем же периодом 2019 года.

Хотя сам факт роста показателей статистики использования подтверждается данными об использовании как ресурсов издательских платформ, так и ресурсов репозиториев, изучение причин изменения читательской активности выходит за рамки данного исследования.

Заключение

Пандемия нового коронавируса COVID-19 создала уникальные условия для развития инициативы открытого доступа в отдельной узкой области исследований нового коронавируса.

Кроме того, во время пандемии сложились уникальные условия для изучения COVID-публикаций в сравнении с публикациями на том же временном интервале и в той же области (Клиническая медицина), но не имеющих преимуществ, созданных пандемией.

В 2020 году в результате влияния пандемии произошел десятикратный, сверхлинейный рост числа COVID-публикаций, доля публикаций открытого доступа выросла до 97 %. На порядок увеличилась цитируемость COVID-публикаций в сравнениями с публикациями в области Клинической медицины. За время действия режима самоизоляции в два раза выросло число обращений к репозиториям ОД по сравнению с тем же периодом 2019 года.

Цитируемость COVID-публикаций открытого доступа референтных групп DOAJ, Bronze, Hybrid на 76, 91 и 80 % определяется статьями, доступными и в журнальных, и в репозиторных копиях (подгруппа Multy).

Репозиторные копии статей в группах DOAJ, Bronze, Hybrid собирают 85, 56 и 85 % всех цитирований в группе Multy и определяют ее цитируемость.

В итоге цитируемость COVID-публикаций открытого доступа в каждой референтной группе определяется статьями, доступными в репозиториях (Green OA), и зависит от их доли и цитируемости.

Это обстоятельство может быть причиной расхождения результатов оценки преимущественного цитирования статей ОД, поскольку доля и цитируемость статей в репозиториях зависят от внешних факторов, таких, например, как пандемия COVID-19, требования фондов и cOAlitionS, государственные программы и политики ОД, появление новых поисковых механизмов на массивах статей ОД

В результате отношения CI разных референтных групп, полученные в разных условиях, будут меняться, что мы и наблюдаем при анализе результатов OACA.

Корректная оценка результатов OACA возможна только при независимом детальном рассмотрении групп Single и Multy, что может составить предмет отдельного исследования. В частности, следует рассмотреть аномально высокую цитируемость статей подгруппы Multy Bronze на массивах WoS CC и Клиническая медицина (рис. 2b и 2c) и большую долю цитирований (90 %), которые собирают репозиторные копии публикаций Bronze (рис. 3b). По-видимому, следует детально изучить списки публикаций, входящих в эту группу, чтобы понять причину аномального цитирования.

Приложение

Таблица 1. Референтные группы публикаций, исследованные в работе
Table 1. Studied reference groups of publications

Таблица 2. Список организаций участников проекта «Открытая наука России»
Table 2. List of repositories — members of the project “Open Science of Russia"

Таблица 5. Цитируемость CII статей в группах Single, Multy и Average (CIS, CIM, CIAv), а также значения цитируемости в группе Average CIAv(calc), рассчитанные по формуле (1); относительная цитируемость CIR = CII/CIAv for the COVID на массивах COVID-публикаций, публикаций в области Клинической медицины (по классификатору ESI) массива WoS CC и общего массива публикаций WoS CC. PY=2020. Измерено 17 августа 2020 года на обновлении платформы InCites от 6 августа 2020 года, использующем контент Web of Science, на дату 30 июня 2020 года
Table 5. Citation Impact CII in Single, Multy и Average groups (CIS, CIM, CIAv) and Citation Impact in Average group calculated with (1) CIAv(calc); relative Citation Impact CIR = CII/CIAv for the COVID dataset, Wos CC dataset and dataset of publications in Clinical Medicine in ESI classification. PY=2020. Citation Impact measured on Aug. 17, 2020 on the InCites platform. InCites dataset updated Aug 6, 2020. Includes Web of Science content indexed through Jun 30, 2020

Таблица 6. Цитируемость копий публикаций, доступных на платформах журналов, и копий COVID-статей, доступных в репозиториях. Эффект репозитория, RE. Массив COVID-публикаций, публикации в области Клинической медицины базы WoS CC, публикации базы WoS CC. PY=2020
Table 6. Citation Impact of copies of publications available on journal platforms and those available in OA repositories. Repository Effect, RE. Datasets: COVID, publications in Clinical Medicine of WoS CC, WoS CC. PY=2020

Таблица 7. Статистика числа обращений к ресурсам репозиториев, представленных на платформе НОРА
Table 7. Usage statistics for repositories of the NORA platform