Notice bibliographique
Résumé
Recently, a number of electronic biomedical preprints servers, which allow the archiving of electronic papers without prior peer review, have been established, most notably the Clinical Medicine & Health Research NetPrints website and the The Lancet's Electronic Research Archive. These mark an extension to clinical medicine and health research of a novel experiment in the provision of public access to electronic versions of preprints. However, until now the biomedical community has been slow to adopt this new form of communication. This paper discusses how the value and attractiveness of eprint servers can be improved, and how electronic preprints (eprints, NetPrints) can be evaluated. Previous studies of variations in rejection rates after conventional peer review have indicated that the extent of scholarly consensus is an important variable for acceptance. This variable seems likely also to be important in readers' and editors' evaluations of eprints. A combination of unsolicited comments together with commissioned review might yield articles of higher quality than either could accomplish alone. However, if systematically applied to all eprints, such a process would be time-consuming and labor-intensive. A sequential review process is proposed, beginning with the acceptance of a preprint by an eprint server, followed by revision on the basis of comments received publicly or privately, and by the solicitation of selected eprints for commissioned review. This sequential process could have advantages, both for the authors of articles, and for journal editors. For example, the eprint would, in effect, have been submitted simultaneously to a large number of relevant journals. Some issues about evaluative studies of the outcomes of eprint submissions are also considered briefly. It would be particularly valuable if every eprint server included access to comparative statistics on visits by readers to individual eprints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,467 | 0,601 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,041 |
| Communication savante | 0,047 | 0,063 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,073 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,029 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».