How Long Is Too Long in Contemporary Peer Review? Perspectives from Authors Publishing in Conservation Biology Journals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Delays in peer reviewed publication may have consequences for both assessment of scientific prowess in academics as well as communication of important information to the knowledge receptor community. We present an analysis on the perspectives of authors publishing in conservation biology journals regarding their opinions on the importance of speed in peer-review as well as how to improve review times. Authors were invited to take part in an online questionnaire, of which the data was subjected to both qualitative (open coding, categorizing) and quantitative analyses (generalized linear models). We received 637 responses to a total of 6,547 e-mail invitations sent. Peer-review speed was generally perceived as slow, with authors experiencing a typical turnaround time of 14 weeks while their perceived optimal review time is six weeks. Male and younger respondents seem to have higher expectations of review speed than females and older respondents. Majority of participants attributed lengthy review times to the 'stress' on the peer-review system (i.e., reviewer and editor fatigue), while editor persistence and journal prestige were believed to speed up the review process. Negative consequences of lengthy review times appear to be greater for early career researchers and can also have impact on author morale (e.g. motivation or frustration). Competition among colleagues were also of concern to respondents. Incentivizing peer review was among the top suggested alterations to the system along with training graduate students in peer review, increased editorial persistence, and changes to the norms of peer-review such as opening the peer-review process to the public. It is clear that authors surveyed in this study view the peer-review system as under stress and we encourage scientists and publishers to push the envelope for new peer review models.
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.
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | MétarechercheCommunication savante Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,053 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,092 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle