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Enregistrement W2044749336 · doi:10.1152/advan.00071.2009

Teaching undergraduates the process of peer review: learning by doing

2010· article· en· W2044749336 sur OpenAlexafffund
P. K. Rangachari

Notice bibliographique

RevueAJP Advances in Physiology Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityUniversity of Calgary
Mots-clésInterimMedical educationPeer reviewPsychologyPeer feedbackProcess (computing)Peer evaluationMathematics educationMedicineHigher educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An active approach allowed undergraduates in Health Sciences to learn the dynamics of peer review at first hand. A four-stage process was used. In stage 1, students formed self-selected groups to explore specific issues. In stage 2, each group posted their interim reports online on a specific date. Each student read all the other reports and prepared detailed critiques. In stage 3, each report was discussed at sessions where the lead discussant was selected at random. All students participated in the peer review process. The written critiques were collated and returned to each group, who were asked to resubmit their revised reports within 2 wk. In stage 4, final submissions accompanied by rebuttals were graded. Student responses to a questionnaire were highly positive. They recognized the individual steps in the standard peer review, appreciated the complexities involved, and got a first-hand experience of some of the inherent variabilities involved. The absence of formal presentations and the opportunity to read each other's reports permitted them to study issues in greater depth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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