ICIS 2017 Panel Report: Break Your Shackles! Emancipating Information Systems from the Tyranny of Peer Review
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents the report of a panel that debated the review process in the information systems (IS) discipline at ICIS 2017 in Seoul, Korea. The panel asked the fundamental question of whether we need to rethink the way we review papers in the discipline. The panelists partnered with the audience to explore some reviewing limitations in IS today and the ways that reviewing in the discipline might change to address some of its difficulties. We first report key concerns with modern reviewing. We then present arguments for and against three proposals (i.e., paying for reviews, mandatory reviews, and open reviews) and a panel audience vote on the issues. We neither advocate for nor condemn these solutions but rather use them to illustrate what we believe represent the core underlying issues with reviewing in the IS discipline. Specifically, we believe the key stumbling blocks to effectively improving our review process include 1) a lack of empirical data on actual practice, 2) a lack of clear goals, and 3) an ignorance of the possible solutions to the review dilemma that the wider literature articulates.
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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 | 0,162 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,026 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,037 |
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 ».