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Enregistrement W3099052861 · doi:10.1101/400515

Author-Reviewer Homophily in Peer Review

2018· preprint· en· W3099052861 sur OpenAlexaff
Dakota Murray, Kyle Siler, Vincent Larivière, Wei Mun Chan, Andy Collings, Jennifer L Raymond, Cassidy R. Sugimoto

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésHomophilyConfoundingDemographicsLogistic regressionDemographyPsychologyMedicineDemographic economicsSocial psychologySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The fairness of scholarly peer review has been challenged by evidence of disparities in publication outcomes based on author demographic characteristics. To assess this, we conducted an exploratory analysis of peer review outcomes of 23,876 initial submissions and 7,192 full submissions that were submitted to the biosciences journal eLife between 2012 and 2017. Women and authors from nations outside of North America and Europe were underrepresented both as gatekeepers (editors and peer reviewers) and authors. We found evidence of a homophilic relationship between the demographics of the gatekeepers and authors and the outcome of peer review; that is, there were higher rates of acceptance in the case of gender and country homophily. The acceptance rate for manuscripts with male last authors was seven percent, or 3.5 percentage points, greater than for female last authors (95% CI = [0.5, 6.4]); this gender inequity was greatest, at nine percent or about 4.8 percentage points (95% CI = [0.3, 9.1]), when the team of reviewers was all male; this difference was smaller and not significantly different for mixed-gender reviewer teams. Homogeny between countries of the gatekeeper and the corresponding author was also associated with higher acceptance rates for many countries. To test for the persistence of these effects after controlling for potentially confounding variables, we conducted a logistic regression including document and author metadata. Disparities in acceptance rates associated with gender and country of affiliation and the homophilic associations remained. We conclude with a discussion of mechanisms that could contribute to this effect, directions for future research, and policy implications. Code and anonymized data have been made available at https://github.com/murrayds/elife-analysis Author summary Peer review, the primary method by which scientific work is evaluated, is ideally a fair and equitable process in which scientific work is judged solely on its own merit. However, the integrity of peer review has been called into question based on evidence that outcomes often differ between male and female authors, and for authors in different countries. We investigated such disparities at the biosciences journal eLife by analyzing the demographics of authors and gatekeepers (editors and peer reviewers), and peer review outcomes of all submissions between 2012 and 2017. Outcomes were more favorable for male authors and those affiliated with institutions in North America and Europe; these groups were also over-represented among gatekeepers. There was evidence that peer review outcomes were influenced by homophily —a preference of gatekeepers for manuscripts from authors with shared characteristics. We discuss mechanisms that could contribute to this effect, directions for future research, and policy implications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,323
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,323
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,364
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,120 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations178
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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