A Retrospective Examination of a Successful Developmental Reviewing Process
Notice bibliographique
Résumé
In this essay, we describe a retrospective examination of a review process for a manuscript that was published in the Journal of Management Studies (JMS) in 2015 (Hannah &Robertson, 2015). The two authors of the essay are (a) the first author of the JMS manuscript, David Hannah, and (2)the JMS editor of that manuscript, Dries Faems. We originally engaged in this examination to prepare for a presentation at the Strategy Process Interest Group workshop on“The Process of Publishing Process Research” during the 2015 Strategic Management Society meeting in Denver, Colorado. We have written this essay with a goal of sharing our observations about this review process. Although we share some of the content of the original manuscript herein, we focus most of our attention on describing each step in the review process from the perspective of the author as well as the editor. We conclude by offering what we hope are usefuland generalizable lessons about the challenges that authors and editors face in the review process, how to navigate them, and how to systematically improve the overall review process.We begin in July 2013, with JMS submission P0431, titled, “Why do Employees put Confidential Information at Risk? CI Protection and Confidentiality Tension in High-Tech Employees.” The paper reported the findings of a qualitative, theory-elaborating study involving 55 semistructured interviews with the employees of two high-tech companies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».