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Enregistrement W2082127471 · doi:10.1371/journal.pone.0003202

Systematic Variation in Reviewer Practice According to Country and Gender in the Field of Ecology and Evolution

2008· article· en· W2082127471 sur OpenAlexaff
Olyana N. Grod, Amber E Budden, Tom Tregenza, Julia Koricheva, Roosa Leimu, Lonnie W. Aarssen, Christopher J. Lortie

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensQueen's UniversityYork University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésVariation (astronomy)Gender balancePeer reviewDemographyRepresentation (politics)EcologyPsychologyBiologySociologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The characteristics of referees and the potential subsequent effects on the peer-review process are an important consideration for science since the integrity of the system depends on the appropriate evaluation of merit. In 2006, we conducted an online survey of 1334 ecologists and evolutionary biologists pertaining to the review process. Respondents were from Europe, North America and other regions of the world, with the majority from English first language countries. Women comprised a third of all respondents, consistent with their representation in the scientific academic community. Among respondents we found no correlation between the time typically taken over a review and the reported average rejection rate. On average, Europeans took longer over reviewing a manuscript than North Americans, and females took longer than males, but reviewed fewer manuscripts. Males recommended rejection of manuscripts more frequently than females, regardless of region. Hence, editors and potential authors should consider alternative sets of criteria, to what exists now, when selecting a panel of referees to potentially balance different tendencies by gender or region.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,145
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,428
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1450,428
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,550
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,028 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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