开放获取会是可持续的吗?

开放获取出版的数量在过去的几年里很大程度上增加了,这是由于互联网的革命,也是希望使科学更加透明和公众开放的愿望。同时也导致了许多关于开放获取出版的好处和挑战的讨论。这种模式允许读者无需支付订阅费就可以访问学术论文。开放获取当然可以提高科学结果的可见性和影响。它还可能为研究人员和社区提供许多其他好处。然而,仍然有一些挑战阻止它进一步发展。除了掠夺性期刊的泛滥,导致了许多开放获取的质量问题,资金问题仍然是一个主要问题。

科学出版的成本

在过去的几年里,一些主要的出版商被多次指责想要赚钱而不费力气。然而事实是,高质量的学术论文不能免费发表。当然,科学出版的成本,除了研究本身的成本之外,还必须单独考虑。一般来说,出版过程包含一些步骤,包括获取和管理提交、管理同行评审、编辑提交文件的文本、表格和数据、以适当的格式编写最后的文章、期刊出版和传播、协调市场营销和社会媒体活动、归档等等。从访问的角度来看,出版商最重要的贡献之一就是平台的开发和维护,以多种方式支持研究人员。例如,移动技术、文章增强、社交网络、法律支持、警报和引用通知、引用分析、文本挖掘工具、研究性能测量工具等等。此外,大多数期刊现在都可以电子化了。因此,出版商必须支付与开发和提供适当的基础设施进行在线出版和归档相关的所有费用。在线文章被创建、数字化、组织、标记、存档,并由发布者分发,所有这些都要花钱。然而,攻击他们似乎比实际观察他们所提供的更容易。事实上,大多数出版商愿意扩大公共资助研究的渠道。然而,他们都同意,这只能成为一种经济可行模式的一部分。

谁来支付?

如果我们想在不收取订阅费的情况下提供文章,那么就必须找到可持续的方法来支付出版成本。其中考虑了几种模式: 在某些情况下,大学或社会支持小型出版商,允许他们的期刊自由开放。大多数赠款允许在开放存取和混合期刊上使用基金来覆盖物品处理费用(apc)。一些出版商甚至同意减少发展中国家或特定社会成员的出版费用。 Pre -或post – print档案和存储库,如arXiv或Wellcome Open Research,也是一个不错的选择。并且,各个组织都支持这两个平台。此外,依靠单一的实体意味着肯定存在一定的风险。合作资金可以通过与几个组织合作来避免这个问题。开放的人文图书馆在这个模式下运作似乎风险较小,尽管寻找合适的合作伙伴可能具有挑战性。

涉及到社会、制度和图书馆

2014年,一种新的金融模式被提议用来支持开放获取。它的开发基础取决于大学和其他社会或机构的支付,这些机构或机构受益于发表的研究。这些费用取决于学生、教员、研究人员或在不同机构工作的学者的数量,基金进入中央管理,然后可以帮助支持分发、访问和存档手稿,以及用于发展和维持现代出版的基础设施。

另一种方法是支付你能负担得起的apc(PWYCA)模型。在这种方法中,期刊不收取固定的APC,但是存在一个建议的APC费用。然后,作者们可以支付他们所能支付的任何金额。ecancermedicalscience杂志从2014年开始使用这种新方法。 尽管开放获取带来了所有好处,但缺乏可持续的商业模式已经减缓了它的增长。然而,目前仍正在讨论一些有趣创新的想法。因此,许多学者对这一种如今非常流行的出版形式的未来抱有乐观态度。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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