Publication

Getting cited: does open access help?

2008
Working Papers

Résumé

We reexamine the widely held belief that free availability of scientific articles increases the number of citations they receive. Since open access is relatively more attractive to authors of higher quality papers, regressing citations on open access and other controls yields upward-biased estimates. Using an instrumental variable approach, we find no significant effect of open access. Instead, self-selection of higher quality articles into open access explains at least part of the observed open access citation advantage.

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2008
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Concepts associés (32)

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Libre accès (édition scientifique)

Le libre accès ou accès ouvert (en anglais : open access) est la mise à disposition en ligne de contenus numériques, qui peuvent eux-mêmes être soit libres (Creative Commons), soit sous un des régimes de propriété intellectuelle. Le libre accès est principalement utilisé pour les articles de revues de recherche universitaires sélectionnés par des pairs. On devrait, en réalité, distinguer le libre accès et l'accès ouvert (anglais : gratis open access), afin de distinguer plus nettement ce qui est, respectivement, en accès gratuit et libre, parce que soumis à une licence libre, et ce qui est « simplement » en accès gratuit pour l'internaute.

Régression logistique

En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.

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