Gold OA撤稿率是非OA的8倍、2022年全年撤稿8,930篇（其中Gold OA占8,721篇）、巨型期刊中OA占比高达88.9%——开放获取出版在规模扩张的同时，质量争议日益凸显。中国科学院文献情报中心与Wiley联合发布的《全球OA学术出版十问》揭示了OA出版在快速增长阶段面临的撤稿风险、Mega Journal模式挑战与大语言模型冲击三重质量治理难题。
撤稿率——Gold OA是非OA的8倍
2020至2023年，OA论文撤稿量及撤稿率均明显高于非OA论文，其中Gold OA的撤稿率尤为突出。2022年是撤稿的峰值年：当年OA撤稿量达8,930篇，其中Gold OA占绝大多数（8,721篇，占比98%）；Gold OA撤稿率为108.52篇/万篇，约为非OA撤稿率（12.74篇/万篇）的8倍。
专家指出，这一峰值与当时针对“论文工厂”、同行评审操控等问题的集中排查行动密切相关，更多反映的是既有问题的集中清理，而非OA模式的结构性失控。OA期刊撤稿率高，根源在于其发展模式失衡——追求发文量增长时人力短缺，过度依赖客座编辑，尤其是科学掮客介入干扰评审。
Mega Journal——OA占比88.9%
巨型期刊（年发文量超3,000篇）呈现两种截然不同的增长模式。非OA巨型期刊（如PNAS）创刊较早，呈“长期积累型”特征；OA巨型期刊（如PLOS ONE、Scientific Reports）创办时间短，发文量短期内增长迅猛。载文量超10,000篇的巨型期刊中，OA期刊占比高达88.9%。
专家指出，APC模式将出版收入与文章数量直接绑定，为出版商的规模扩张提供了明确的经济激励。质量控制方面，Mega期刊学科众多，评审质量的把控往往依赖于学科编辑，存在编委对稿件质量要求不统一、审稿人评审质量不统一的问题，会存在评审偏倚、论文工厂渗透、AI工具违规滥用等风险。
大语言模型冲击——OA论文可读性反超非OA
2019至2024年，OA与非OA论文的整体可读性均呈下降趋势。2019至2021年间，非OA论文的可读性普遍高于OA论文；2022年起这一格局开始逆转，OA论文可读性逐步超过非OA论文，并在2023至2024年差距进一步扩大。
这一变化与LLM的广泛应用在时间上高度吻合。LLM的介入使论文在用词上趋于复杂、模板化，同时行文逻辑和信息层次有所压缩，导致可读性指标出现“用词复杂、逻辑趋弱”的结构性变化。OA论文可读性反超非OA，可能与OA文献在模型训练语料中占比较高、OA作者群体对LLM的使用更为普遍有关。
质量治理路径
质量治理需要多主体协同：作者是第一责任人，需遵循学科规范、如实披露利益冲突及AI工具使用情况；出版社与编辑是流程守门人，需完善同行评审、强化合规监测；资助方与科研机构可通过将白名单制度与APC资助政策挂钩，引导作者向高质量OA期刊汇聚。
多层次质量把控需在事前、事中、事后三个环节形成闭环：事前AI辅助审查可在投稿初筛环节提升效率；事中开放评议通过提升同行评审透明度抑制评审造假；事后研究数据与过程的开放共享提升成果可复现性。建立可信的期刊评价体系，如DOAJ、OAJ等工具，为OA生态提供“可信出版”的参照系。
