MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2415165184 · doi:10.1002/asi.23711

Understanding and supporting anonymity policies in peer review

2016· article· en· W2415165184 sur OpenAlexaff
Syavash Nobarany, Kellogg S. Booth

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnonymityTransparency (behavior)Variety (cybernetics)Computer scienceProcess (computing)Internet privacyCriticismPeer reviewSubject (documents)World Wide WebComputer securityPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design of peer‐review support systems is shaped by the policies that define and govern the process of peer review. An important component of these are policies that deal with anonymity: The rules that govern the concealment and transparency of information related to identities of the various stakeholders (authors, reviewers, editors, and others) involved in the peer‐review process. Anonymity policies have been a subject of debate for several decades within scholarly communities. Because of widespread criticism of traditional peer‐review processes, a variety of new peer‐review processes have emerged that manage the trade‐offs between disclosure and concealment of identities in different ways. Based on an analysis of policies and guidelines for authors and reviewers provided by publication venues, we developed a framework for understanding how disclosure and concealment of identities is managed. We discuss the appropriate role of information technology and computer support for the peer‐review process within that framework.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Association for Information Science and TechnologyMême sujetWikis in Education and CollaborationTravaux en français237 207