Early career researchers and their authorship and peer review beliefs and practices: An international study
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on the findings of an international online survey of early career researchers (ECRs) with regard to their authorship and peer review, attitudes, and practices, which sought to discover how the new wave of researchers were utilizing these key aspects of the scholarly communications system. A questionnaire was developed on the back of a 3‐year longitudinal, qualitative study and was distributed through publisher lists, social media networks, university networks, and specialist ECR membership organizations. Identical English, Polish, Russian, Chinese, Spanish, and French versions of the questionnaire were used. Results from 1,600 respondents demonstrated that 82.7% had co‐authored a paper, and most had performed a variety of authorship tasks. Almost half the respondents reported being subject to various authorship policies, although a quarter said they were not aware of any such policies. Almost all Chinese ECRs reported being subject to authorship policies, but only a third of UK ECRs reported the same. Three‐quarters of ECRs had experience in responding to peer review, and half had been peer reviewers. Half the respondents had a good experience of review and viewed it as a valuable way to improve their authorship skills. However, there was some criticism of some shortcoming such as lengthy peer review and superficial or uninformed comments by reviewers. Double‐blind review was the preferred methodology, and there were few suggestions for how to improve the review process.
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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 | 0,031 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».