Peter Binfield schreibt in Article-Level Metrics at PLoS (presentation to NISO) in everyONE, dem PloS One community blog (Fettdruck durch mich):
Article-Level Metrics at PLoS come from the assumption that readers need some way to measure, or at least gain an insight into, the ‘worth’ (or ‘impact’ or ‘value’ or ‘relevance’ etc) of a journal article. Clearly there is no substitute for actually reading an article to determine it’s importance, but with around 1.3 million articles published per year it is clearly impossible to read everything – therefore filtering tools are needed.
Currently, the main filter that people use is the journal in which an article is published (which is typically used as a predictive measure as to whether an article is worth reading) and the citations that the article eventually receives (which is, of course, an ‘after the fact’ indication of how often the article was used by other writers). Although a handful of journals have now started to provide online usage data for each article, PLoS is going further than this. We are at the start of a program to provide citation data, usage data, social bookmarking activity, media coverage, blog coverage, commenting activity, ’star’ ratings, and more, on every article that we publish.
[via Peter Suber]
Ein erster Gedanke: Was die Ploser zum Filtern benutzen (und um den Wert ihres Angebots für den zeitgestressten Forscher zu erhöhen), könnte sich auch für die Erwerbungspolitik von Bibliotheken als deutlicher Mehrwert herauskristallisieren. Als altes, auf Nutzungsdaten abonniertes Zählwiesel könnte ich mir vorstellen, dass diese „neuen“ Parameter Eingang in bibliothekarische Entscheidungen über die Fortdauer oder die Abbestellung von Zeitschriftenabos finden. Soweit sogut, viel interessanter (und wichtiger) wäre allerdings die völlige Loslösung von dem Modell der Zeitschrift als Container für eine meh oder weniger zufällige Auswahl von Artikeln hin zu dem Modell einer besseren Bündelung (if any) von Artikeln mit einer optimaleren und individuell einstellbaren „predictive measure“. Auf die Geschäftsmodelle bin ich schon gespannt!
