Effect of Blinded Peer Review on Abstract Acceptance
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Peer review should evaluate the merit and quality of abstracts but may be biased by geographic location or institutional prestige. The effectiveness of blinded peer review at reducing bias is unknown. OBJECTIVE: To evaluate the effect of blinded review on the association between abstract characteristics and likelihood of abstract acceptance at a national research meeting. DESIGN AND SETTING: All abstracts submitted to the American Heart Association's annual Scientific Sessions research meeting from 2000-2004. Abstract review included the author's name and institution (open review) from 2000-2001, and this information was concealed (blinded review) from 2002-2004. Abstracts were categorized by country, primary language, institution prestige, author sex, and government and industry status. MAIN OUTCOME MEASURE: Likelihood of abstract acceptance during open and blinded review, by abstract characteristics. RESULTS: The mean number of abstracts submitted each year for evaluation was 13,455 and 28.5% were accepted. During open review, 40.8% of US and 22.6% of non-US abstracts were accepted (relative risk [RR], 1.81; 95% confidence interval [CI], 1.75-1.88), whereas during blinded review, 33.4% of US and 23.7% of non-US abstracts were accepted (RR, 1.41; 95% CI, 1.37-1.45; P<.001 for comparison between peer review periods). Among non-US abstracts, during open review, 31.1% from English- speaking countries and 20.9% from non-English-speaking countries were accepted (RR, 1.49; 95% CI, 1.39-1.59), whereas during blinded review, 28.8% and 22.8% of abstracts were accepted, respectively (RR, 1.26; 95% CI, 1.19-1.34; P<.001). Among abstracts from US academic institutions, during open review, 51.3% from highly prestigious and 32.6% from nonprestigious institutions were accepted (RR, 1.57; 95% CI, 1.48-1.67), whereas during blinded review, 38.8% and 29.0% of abstracts were accepted, respectively (RR, 1.34; 95% CI, 1.26-1.41; P<.001). CONCLUSIONS: This study provides evidence of bias in the open review of abstracts, favoring authors from the United States, English-speaking countries outside the United States, and prestigious academic institutions. Moreover, blinded review at least partially reduced reviewer bias.
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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 | 0,743 | 0,928 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».