Coached Peer Review: Developing the Next Generation of Authors
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Publishing in academic journals is challenging for learners. Those who pass the initial stages of internal review by an editor often find the anonymous peer review process harsh. Academic blogs offer alternate avenues for publishing medical education material. Many blogs, however, lack a peer review process, which some consumers argue compromises the quality of materials published. APPROACH: CanadiEM (formerly BoringEM) is an academic educational emergency medicine blog dedicated to publishing high-quality materials produced by learners (i.e., residents and medical students). The editorial team has designed and implemented a collaborative "coached peer review" process that comprises an open exchange among the learner-author, editors, and reviewers. The goal of this process is to facilitate the publication of high-quality academic materials by learner-authors while providing focused feedback to help them develop academic writing skills. OUTCOMES: The authors of this Innovation Report surveyed (February-June 2015) their blog's learner-authors and external expert "staff" reviewers who had participated in coached peer review for their reactions to the process. The survey results revealed that participants viewed the process positively compared with both traditional journal peer review and academic blog publication processes. Participants found the process friendly, easy, efficient, and transparent. Learner-authors also reported increased confidence in their published material. These outcomes met the goals of coached peer review. NEXT STEPS: CanadiEM aims to inspire continued participation in, exposure to, and high-quality production of academic writing by promoting the adoption of coached peer review for online educational resources produced by learners.
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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 | 0,075 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,012 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».