Mapping the Landscape of Peer Review in Computing Education Research
Notice bibliographique
Résumé
Peer review is a mainstay of academic publication -- indeed, it is the peer-review process that provides much of the publications' credibility. As the number of computing education conferences and the number of submissions increase, the need for reviewers grows. This report does not attempt to set standards for reviewing; rather, as a first step toward meeting the need for well qualified reviewers, it presents an overview of the ways peer review is used in various venues, both inside computing education and, for comparison, in closely-related areas outside our field. It considers four key components of peer review in some depth: criteria, the review process, roles and responsibilities, and ethics and etiquette. To do so, it draws on relevant literature, guidance and forms associated with peer review, interviews with journal editors and conference chairs, and a limited survey of the computing education research community. In addition to providing an overview of practice, this report identifies a number of themes running through the discourse that have relevance for decision making about how best to conduct peer review for a given venue.
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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 | 0,451 | 0,567 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,053 |
| Communication savante | 0,067 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».