2019年，Hindawi参与了由Information Power代表S联盟（cOAlition S）运行的价格透明度框架试点[1]。三年后，该联盟新推出的期刊比较服务（JCS）启动并运行。Hindawi很荣幸成为向这项服务提供数据的出版商之一。这段参与经历帮助我们聚焦自身报告系统的严谨性，并促使我们建立了对外公开的期刊报告（Journal Reports）以提高服务可见性，给研究人员提供更优质的期刊选择。

即使如此，我们还是坚信提升价格透明度有很多好处。Hindawi拥有200多本期刊，以下概述了可供我们自身受益，并且希望那些投稿和访问期刊的人也能从中获益的一些方法。我们特别关注期刊比较服务的“Information Power”框架和“期刊质量”信息。这些信息与期刊工作流数据有关，特别是同行评审（比如时间安排和参与评审的人数）。我们明白，要想让所有出版服务透明化还有很长的路要走，但我们正在从参与期刊比较服务的经验中吸取教训，并将继续探索提高透明度的方法。

目前，Hindawi的期刊在一个名为Phenom的投稿和同行评审平台上运行，该平台是由我们自行搭建的，并处于不断开发中（源代码是开放获取的[2]）。原则上，一个平台应该使我们能够更便利地提供工作流数据。对于出版商来说，收集论文周转次数及退稿/接受率的数据也是标准做法。然而实际上，标准化、编码及检索所需数据比我们预期的要更为困难。S联盟（cOAlition S）提供了他们希望出版商包括在内的各种比率和检查要点的定义，但一些可变情况仍有待解释。比方说，以同行评审前的退稿率为例——这是否包括那些提交后又被撤回的论文？同行评审的时间是从审稿人被邀请时开始算起，还是从他们接受邀请时开始算起？我们在报告中排除了撤回论文的数据，并从邀请第一位审稿人开始计算同行评审的时间，但其他出版商可能有不同的执行方式。即使定义一致，出版商也需要使用适当的软件和报告系统来准确提取成千上万篇文章的数据。

点击链接查看：https://www.hindawi.com/publishing-partnerships/phenom-system-and-publisher-services/

作为改善我们自身报告体系工作的一部分，我们早已开始更严格地定义、标准化和分析数据。除此之外，我们的报告还需要相互协调，这都对我们衡量、评估、比较期刊的完整性、影响力和效率带来了附加利益。现在，我们更专注搜集在工作流程的不同阶段所用到的不同类型的数据，这些数据可能是先前未被关注到的，比如在流程早期收集研究组织注册识别码（ROR ID）的意义。虽然这项工作仍有待完善，但外标准、内激励有助于我们将重心放在核心参与方的需求上。

虽然作者并不是期刊比较服务（JCS）的主要受众，但更有序的数据库让我们能公开报告数据，像新的期刊报告中那样。如果出版界和研究人员不想再依靠期刊排名或影响因子来衡量期刊质量（我们已知这种做法对科研界所产生的不利影响），那么我们需要提高人们对出版服务的意识，向作者、院校和基金单位证明有其他出版服务和功能来为他们提供更可靠的期刊衡量方法。比如，提供诚信、质量、速度方面的数据，如何让文章更易被访问和发现等等。在将来的期刊报告中，我们打算提供更多关于我们的服务的信息，特别是与开放科学和研究诚信有关的信息。

对我们来说，创新是为了推动出版方式的进步。通过期刊比较服务和我们的网站，让科研机构更了解我们的服务，是让大家知道我们不同服务类型和价值的第一步，也是让他人能独立评估我们的价值的第一步。创新还意味着接受改变，勇于冒险，试验可行性。在为开放科学建立和提供新的服务的过程中，我们应遵循循证的方式。这样，我们才能满足广大科研人员和科学界的需求。

如何评估期刊出版商为作者和其他参与方所提供的服务，是期刊比较服务发布的根本原因之一。期刊比较服务的其中一个目标是改变各方对期刊及出版商在学术交流中的重要性的看法。除此之外，还有其他一些围绕提高期刊透明度的项目正在进行，如Journal Observatory Project。另有许多关于如何将期刊服务分类的讨论，如包含预印本和公开预印本评审的“扩展期刊”。这些项目和讨论旨在支持科研出版界的变革。虽然在许多层面上，参与期刊比较服务只是一项微不足道的贡献，但是它包含重要的意义——表明我们希望与基金单位、图书馆和其他参与方合作，在一个开放获取和开放科学顺利开展的世界里顺势而上。我们面临的挑战是要抓住机会，以一种可扩展的、经济的、包容的方式进行创新——这样我们就可以减轻作者的负担，让世界上的每一个人不论在哪都有均等的机会为开放科学做贡献。

Part.4

我们所做工作的根本是要建立信任，肩负责任。出版商以前不必报告如此详细的数据，因为他们的服务长久以来建立在信任的基础上，声誉和期刊排名一直被作为质量的代名词。然而，现在研究人员、院校、基金单位、政府和公众越来越担忧科学和科学出版的可信度，而且这些担忧并不是空穴来风。因此，提高信任，任重道远。更谨慎地对待收集的数据，使数据透明化，利用数据改善出版服务和成果，只是第一步。