Supporting researchers in the publication process with open, algorithm-based tools

There is a whole range of web-based services out there designed to assist researchers in the publication process - in their role as authors, editors, reviewers - at its various stages. Few of those, however, are inherently aligned with the needs and interests of the research community: the underlying procedures and data sources are not transparent and the source code not publicly available, their sustainability perspective is unclear, they are often provided by commercial actors. In our talk, we present two approaches with which we want to do things differently: B!SON, an open journal recommender that is already available, and our ideas for a reviewer recommender, based on the preliminary work and procedures from the B!SON development. B!SON is a tool for identifying suitable Open Access journals for a manuscript, developed and pro- vided by TIB (Technische Informationsbibliothek) and SLUB (Saxonian State and University Library Dresden). It uses community-based, open data sources, discloses its recommendation algorithm based on semantic and bibliometric similarity detection, handles user data sensitively and has been designed with sustainability in mind. The simple user interface, with input fields for a manuscript's title, ab- stract and references, provides users with a list of Open Access journals in which similar research has been published. For each journal listed, a similarity score is provided, along with the underlying articles where similarity was found, to make the recommendation verifiable. With the development of B!SON, we primarily aim at supporting researchers in their decision-making process and promote open access publishing options. At the same time, however, we want to support libraries as well as other institutions providing publishing advice, but also journals and publishers, especially smaller ones. With our new project we want to build on the semantic and bibliometric similarity detection of B!SON while applying the same principles of openness in the development, but investigate a different use case: the need for an open tool for reviewer search, especially in the emerging landscape of Open Access journals run by the scientific community. Providing a tool to better manage the peer review process that can be integrated into existing publication infrastructures will support these infrastructures and the publications appearing there, and eventually enhance their reputation and attractiveness. Its use carries the potential to promote a faster, appropriate and less biased review process. In addition to reducing the workload for the selection of reviewers by editors, this can increase the confidence of authors in community-based open access publications and ultimately the quality of these publications. Furthermore, such a tool, which draws on large data corpora of already published literature and other scientific output, makes it easier to find reviewers for innovative and unique as well as inter- or transdisciplinary topics for the respective sub-disciplines than is possible with manual searches, and it can also provide initial indications of possible conflicts of interest. Presentation for a talk held at MaRDI Minisymposium "Towards a digital infrastructure for mathematical research" on September 25, 2023

B!SON - algorithmenbasiertes Empfehlungssystem für Open-Access-Zeitschriften

Um Forschende bei der Identifizierung geeigneter Open-Access-Zeitschriften für ihre Forschungsergebnisse zu unterstützen, haben TIB und SLUB Dresden im Rahmen der BMBF-geförderten Richtlinie "Beschleunigung der Transformation zu Open Access" und in Zusammenarbeit mit vielen Partnereinrichtungen B!SON als offenen und unabhängigen Dienst entwickelt. Ausgehend von einem zu veröffentlichenden Manuskript kommen semantische und bibliometrische Verfahren zum Einsatz, um inhaltlich passende und qualitätsgesicherte Open-Access-Zeitschriften vorzuschlagen. Im Gegensatz zu ähnlichen Angeboten setzt B!SON dabei auf eine offene und nachhaltige Infrastruktur: Der Dienst bezieht die für die Ähnlichkeitsbestimmung benötigten Metadaten von den Partnern DOAJ und OpenCitations; der Quellcode ist unter einer freien Lizenz veröffentlicht. In unserem Kolloquiumsvortrag stellen wir den B!SON Journal Recommender als zentrales Projektergebnis vor und geben Einblicke in die zum Einsatz kommenden technischen Verfahren sowie einen Ausblick auf weitere Planungen im Umfeld des Projekts

B!SON - algorithmenbasiertes Empfehlungssystem für Open-Access-Zeitschriften

Um Forschende bei der Identifizierung geeigneter Open-Access-Zeitschriften für ihre Forschungsergebnisse zu unterstützen, haben TIB und SLUB Dresden im Rahmen der BMBF-geförderten Richtlinie "Beschleunigung der Transformation zu Open Access" und in Zusammenarbeit mit vielen Partnereinrichtungen B!SON als offenen und unabhängigen Dienst entwickelt. Ausgehend von einem zu veröffentlichenden Manuskript kommen semantische und bibliometrische Verfahren zum Einsatz, um inhaltlich passende und qualitätsgesicherte Open-Access-Zeitschriften vorzuschlagen. Im Gegensatz zu ähnlichen Angeboten setzt B!SON dabei auf eine offene und nachhaltige Infrastruktur: Der Dienst bezieht die für die Ähnlichkeitsbestimmung benötigten Metadaten von den Partnern DOAJ und OpenCitations; der Quellcode ist unter einer freien Lizenz veröffentlicht. In unserem Kolloquiumsvortrag stellen wir den B!SON Journal Recommender als zentrales Projektergebnis vor und geben Einblicke in die zum Einsatz kommenden technischen Verfahren sowie einen Ausblick auf weitere Planungen im Umfeld des Projekts

B!SON: A Tool for Open Access Journal Recommendation

Finding a suitable open access journal to publish scientific work is a complex task: Researchers have to navigate a constantly growing number of journals, institutional agreements with publishers, funders’ conditions and the risk of Predatory Publishers. To help with these challenges, we introduce a web-based journal recommendation system called B!SON. It is developed based on a systematic requirements analysis, built on open data, gives publisher-independent recommendations and works across domains. It suggests open access journals based on title, abstract and references provided by the user. The recommendation quality has been evaluated using a large test set of 10,000 articles. Development by two German scientific libraries ensures the longevity of the project

Comparing different search methods for the open access journal recommendation tool B!SON

Finding a suitable open access journal to publish academic work is a complex task: Researchers have to navigate a constantly growing number of journals, institutional agreements with publishers, funders’ conditions and the risk of predatory publishers. To help with these challenges, we introduce a web-based journal recommendation system called B!SON. A systematic requirements analysis was conducted in the form of a survey. The developed tool suggests open access journals based on title, abstract and references provided by the user. The recommendations are built on open data, publisher-independent and work across domains and languages. Transparency is provided by its open source nature, an open application programming interface (API) and by specifying which matches the shown recommendations are based on. The recommendation quality has been evaluated using two different evaluation techniques, including several new recommendation methods. We were able to improve the results from our previous paper with a pre-trained transformer model. The beta version of the tool received positive feedback from the community and in several test sessions. We developed a recommendation system for open access journals to help researchers find a suitable journal. The open tool has been extensively tested, and we found possible improvements for our current recommendation technique. Development by two German academic libraries ensures the longevity and sustainability of the system.German Federal Ministry of Education and Research (BMBF)/Projekt DEAL/16TOA034A/E

A Comparison of Automated Journal Recommender Systems

Choosing the right journal for an article can be a challenge. Automated manuscript matching can help authors with the decision by recommending suitable journals based on user-defined criteria. Several approaches for efficient matching have been proposed in the research literature. However, only a few actual recommender systems are available for end users. In this paper, we present an overview of available services and compare their key characteristics such as input values, functionalities, and privacy. We conduct a quantitative analysis of their recommendation results: (a) examining the overlap in the results and pointing out the similarities among them; (b) evaluating their quality with a comparison of their accuracy. Due to the providers’ lack of transparency about the used technologies, the results cannot be easily interpreted. This highlights the need for openness about the used algorithms and data sets

Workshop-Bericht "Journals in der Open-Access-Transformation"

In einem virtuellen Workshop diskutierten die fünf vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekte B!SON, CODRIA, KOALA, OPTIMETA und Scholar-led Plus ihre Zwischenergebnisse mit der Fachöffentlichkeit

Data processing testbench for LHCb readout firmware

The sensor specific part of the FPGA firmware of the LHCb’s readout system is currently not tested in gitlab’s continuous integration. This project implements tests for the SciFi, VELO, CALO, RICH, UT, and Muon detector. The SciFi and CALO tests are already working in the production environment whereas the other sensors could not (or only partially) be tested due to missing data

B!SON im Praxiseinsatz: Wie der Journal Recommender in lokale Open-Access-Angebote integriert werden kann

Seit Anfang 2023 steht mit B!SON ein Dienst zur Verfügung, der Forschenden Hilfestellung bei der Wahl einer Open-Access-Zeitschrift bietet. Auch wissenschaftliche Einrichtungen, insbesondere Bibliotheken, können B!SON einsetzen: Das Tool kann ihre Angebote zur Publikationsberatung für die eigenen Forschenden wie auch ihre Aktivitäten zur Unterstützung der Open-Access-Transformation ergänzen. Um die lokale Einbindung von B!SON zu fördern, berät und unterstützt die TIB interessierte Einrichtungen bei der Integration des Dienstes in ihre Websites. Im Vortrag wird am Beispiel einer Einrichtung gezeigt, wie der Implementierungsprozess abläuft und wie B!SON sich in das lokale Publikationsberatungsangebot einfügen kann. B!SON ist ein intuitiv nutzbarer, algorithmengestützter Journal Recommender, der zu einem konkreten Manuskript - aufgrund von Titel, Abstract und Referenzen - qualitätsgesicherte, potenziell fachlich geeignete Open-Access-Zeitschriften identifiziert. Von TIB und SLUB Dresden im Rahmen einer BMBF-Förderung entwickelt, greift der Dienst auf Artikel- und Zeitschriftendaten aus dem Directory of Open Access Journals (DOAJ) sowie auf die Zitationsdatenbank COCI von OpenCitations zurück. Eine Einbindung des Dienstes bietet Bibliotheken folgende Mehrwerte: * Die Empfehlungen werden im Look&Feel des jeweiligen Webauftritts angezeigt. * Eine Anpassung der Ergebnisse an lokale Förderbedingungen und Policies ist möglich (z.B. Hervorhebung förderbarer Zeitschriften aufgrund hinterlegter Kriterien). So erhalten Forschende im Zuge ihrer Exploration potenziell geeigneter Zeitschriften am gleichen Ort Informationen zur Förderbarkeit der Zeitschriften. Eine persönliche Beratung kann unmittelbar anschließen und die Publizierenden z.B. bei der Einordnung der Empfehlungen unterstützen. * Die Angebote der Bibliothek (Open-Access-Verträge, Beratungskompetenz etc.) rücken stärker ins Bewusstsein der Forschenden. * Die Ergebnisse werden über die zentrale B!SON-API abgefragt, sodass die Empfehlungen automatisch auf die sich täglich ändernde Datenbasis (DOAJ, OpenCitations) und den aktuellen Entwicklungsstand des B!SON-Algorithmus' zurückgreifen

B!SON – Ein offenes Empfehlungssystem für Open-Access-Zeitschriften : Sachbericht zum Verwendungsnachweis : Abschlussbericht des Projekts „Bibliometric and Semantic Open Access Recommender Network [Bibliometrisches und Semantisches Open-Access-Recommender-Netzwerk]“ : Laufzeit: 1.4.2021-31.1.2023 : Teilvorhaben der Technischen Informationsbibliothek (TIB): Implementierung und Qualitätskontrolle des Empfehlungssystems

[No abstract available