Journal editors’ perspectives on the roles and tasks of peer reviewers in biomedical journals: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Peer reviewers of biomedical journals are expected to perform a large number of roles and tasks, some of which are seemingly contradictory or demonstrate incongruities between the respective positions of peer reviewers and journal editors. Our aim was to explore the perspectives, expectations and understanding of the roles and tasks of peer reviewers of journal editors from general and specialty biomedical journals. DESIGN: Qualitative study. SETTING: Worldwide. PARTICIPANTS: 56 journal editors from biomedical journals, most of whom were editors-in-chief (n=39), male (n=40) and worked part-time (n=50) at journals from 22 different publishers. METHODS: Semistructured interviews with journal editors were conducted. Recruitment was based on purposive maximum variation sampling. Data were analysed thematically following the methodology by Braun and Clarke. RESULTS: Journal editors' understanding of the roles and partly of tasks of peer reviewers are profoundly shaped by each journal's unique context and characteristics, including financial and human resources and journal reputation or prestige. There was a broad agreement among journal editors on expected technical tasks of peer reviewers related to scientific aspects, but there were different expectations in the level of depth. We also found that most journal editors support the perspective that authorship experience is key to high-quality reviews, while formal training in peer reviewing is not. CONCLUSION: These journal editors' accounts reveal issues of a social nature within the peer-review process related to missed opportunities for journal editors to engage with peer reviewers to clarify the expected roles and tasks.Further research is needed on actual performance of peer reviewers looking into the content of peer-reviewer reports to inform meaningful training interventions, journal policies and guidelines.
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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 | 0,190 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».