Ethics of scientific peer review: Are we judging or helping the review recipients?
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, ethics of a profession or organization are laid down by their pioneers, or subtly emerge over time as the organization advance. Getting conversant to these ethics requires teaching new or upcoming professionals, in order to avoid any form of misconduct, either deliberately or unknowingly. Peer review has been used as a quality control measure in the scientific community to ensure that only novel, high-quality and significant research work can be published. Typically, experienced and well respected scientists are selected to review the work of their peers or other upcoming scientists. Ideally, people who ethically qualify as reviewers, should have high reputation in terms of their ability to give objective and well-informed judgement, write constructive and helpful critique in a timely manner and, are honest and open in revealing any conflict of interest that may exist. The key objectives of peer review are two fold: 1) summative - to assess the quality of scholarly work, and 2) formative - to provide constructive feedback and thus, to mentor authors to become both better researchers, and better writers.
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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 | 0,500 | 0,821 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,057 |
| Communication savante | 0,041 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 ».