2019年，辛达维参加了价格透明框架试点由信息力量代表联盟的年代．三年后，联合政府的新期刊比较服务(JCS)已经启动并运行。辛达维很自豪能成为为这项服务提供数据的出版商之一。参与帮助我们专注于我们自己报告系统的严谨性，并使我们在选择期刊时为研究人员提供了更多的选择，使我们的服务在新的和公开的期刊中有更多的可见性日报》报道．
只有少数出版商参与了试点，该框架仍未经过测试。目前还不清楚JCS对那些可能想要访问服务和使用数据的机构有多大用处，也不清楚JCS将如何提高成本透明度，以及更普遍的出版行业定价。在某种程度上，这是因为有些人认为它提供了一种过于简单的出版观点。将出版服务划分为七或八个不同的类别(见JCS对出版商的指导)不可避免地限制了出版商提供的许多不同且经常重叠的服务。此外，将这些服务的价格细分为每项服务贡献给期刊APC的百分比，也意味着真实成本是不可见的。还有一些务实的原因，使得一些出版商很难持续收集数据，特别是对于那些在多个平台上运营的大型投资组合或具有特定期刊工作流程的出版商。最后，完全开放获取的出版商没有APC业务模式不能参与，即使他们想要更透明。
然而，我们相信，它的好处是巨大的。辛达维在我们的投资组合中有200多种期刊，以下概述了我们的一些方式，我们希望那些投稿和访问我们期刊的人能从中受益。我们的重点是JCS的“信息力量”框架，特别是“期刊质量”信息(在JCS的P-Z栏)电子表格模板)。这些信息与期刊工作流程中的数据有关，特别是同行评审(例如时间和涉及的审稿人数量)。我们知道，要使所有出版服务透明还有很长的路要走，但我们正在从参与JCS中吸取教训，并将继续探索提高透明度的方法。
整理我们的发行数据
辛达维的期刊目前在一个名为杰出人才这是我们自己建造的，并且还在不断地发展源代码是公开可用的)。原则上，一个平台应该使我们更容易提供关于工作流程的数据。对于出版商来说，收集文章的周转时间和拒绝/接受率的数据也是标准做法。然而，实际标准化、编码和检索所需的数据比我们预期的要难。cOAlition S提供了他们希望出版商包含的每个费率和检查点的定义，但有些变量仍有待解释。例如，以同行评审前的退稿率为例——这是否包括提交然后撤回的文章?同行评议的时间是在评审员被邀请还是接受时开始的?在我们的报告中，我们排除了撤回文章的数据，并从邀请第一个审稿人开始计算同行评审的时间，但其他出版商可能采用不同的方法。即使有一致的定义，您也需要适当的软件和报告系统来准确地从数千篇文章中提取数据。
作为我们自己报告系统的一部分，我们已经开始更加严格地定义、标准化和分析我们的数据，这与联盟的报告要求相结合，为我们如何衡量、评估和比较我们期刊的完整性、绩效和效率创造了衍生产品。我们现在还在工作流的不同点收集不同类型的数据，否则我们可能不会关注这些数据，例如在工作流早期收集ROR id的影响。这是一项正在进行的工作，但拥有外部标准和内部激励机制有助于我们专注于核心利益相关者的需求。
建立新的面向公众的期刊报告
尽管作者并不是JCS的主要受众，但是让我们的数据仓库更加有序使得像在JCS中那样公开报告数据成为可能我们新的期刊报告（请看例子)。如果出版行业和研究人员要摆脱依赖期刊排名或影响因子作为质量的代理——这对系统产生了所有有害的后果——那么我们需要提高认识，并展示其他出版服务和功能，为作者、他们的机构和资助者提供更可靠的选择。这包括关于我们流程的完整性、质量和速度的数据，还包括我们如何让文章更容易访问和发现。在未来发布的期刊报告中，我们的目标是提供更多关于我们服务的信息，特别是与开放科学和研究诚信有关的信息。
推动学术出版创新
对我们来说，创新是为了更好地改变出版的方式。通过JCS和我们的网站，让各机构更清楚地了解我们的服务，这是提高人们对我们提供的不同服务的范围和价值的认识，并使其他人能够独立评估这些服务的第一步。创新也意味着对改变持开放态度，勇于冒险，尝试哪些可行，哪些不可行。当我们为开放科学开发和创建新的服务时，我们需要以一种循证的方式这样做，以便我们的服务满足更广泛的研究界和整个科学界的需求。
我们和其他人如何评估我们为作者和其他人提供的服务是JCS背后的基本原理的一部分。他们的目标之一是改变期刊和出版商对学术交流的重要性的看法。也有其他围绕期刊透明度的项目正在开发中，以支持这种变化(例如。的天文台期刊项目)以及许多关于如何分解期刊服务的讨论(例如。一个概念“扩展期刊”)。参加JCS在许多方面都是一个小小的贡献，但这是一个信号，表明我们希望与资助者、图书馆和其他机构合作，在一个开放获取和开放科学正正确地推动议程的世界中调整我们的服务。我们面临的挑战是拥抱这一机会，并以一种可扩展、具有成本效益和包容性的方式进行创新——我们可以减轻作者的负担，以便世界上任何地方的任何人都有同样的机会为开放科学做出贡献。
建立信任
所有这一切的一个潜在主题是建立信任和负责任。出版商以前不需要报告如此细粒度的数据，因为他们的服务传统上是信任的，声誉和期刊排名一直被用作质量的代表。然而，研究人员、机构、资助者、政府和公众对科学和科学出版的可信度的担忧越来越多，而且是合理的。我们可以做很多工作来帮助巩固信任。更严格地对待我们收集的数据，使其透明，并使用它来改善发布服务和输出，这只是第一步。
这篇博客文章是在创作共用署名许可(CC-BY)．插图改编自Adobe Stock，作者Samuel Jennings。