MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2268906875 · doi:10.3138/jsp.47.2.180

What We Still Don't Know About Peer Review

2016· article· en· W2268906875 sur OpenAlexvenueno aff
Omar Sabaj, Carlos González Vergara, Álvaro Piña-Stranger

Notice bibliographique

RevueJournal of Scholarly Publishing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpirical researchComprehensionMechanism (biology)Process (computing)Field (mathematics)Production (economics)Object (grammar)SociologyEpistemologyPeer reviewSocial sciencePolitical scienceComputer scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite criticisms, the peer review process (PRP) is undoubtedly well established as an official and legitimated mechanism for evaluating and controlling scientific production. Although PRP has been a prominent object of study, we argue in this article that empirical research on PRP has not been addressed in a comprehensive way. Nine categories were applied to 150 empirical research articles on the topic with results revealing various gaps in empirical PRP research: (1) the research has been dedicated to the evaluation of the system rather than to the actual description of PRP as a concrete socio-discursive practice; (2) the most productive group of studies considers the multiple relationships between the sociological attributes (socio-demographic or scientometrical) of the actors (authors, reviewers, and editors) and the results of the process but does not take into account the texts exchanged by those actors; and (3) the few studies that do analyze the texts interchanged in the process do not take into account any of the variables included (such as scientometrical data, agreement, and rejection rates) in the more productive areas of the field. This lack of integration among the methodological approaches to PRP results in a partial comprehension of this important process, which determines the production and dissemination of an important part of scientific knowledge.

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)0,192
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,646
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1920,646
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0260,038
Science ouverte0,0080,007
Intégrité de la recherche0,0220,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,016

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 Opus0,597
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,107 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Scholarly PublishingMême sujetMeta-analysis and systematic reviewsTravaux en français237 207