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Enregistrement W3111047876 · doi:10.1145/3437800.3439207

Mapping the Landscape of Peer Review in Computing Education Research

2020· article· en· W3111047876 sur OpenAlexaff
Marian Petre, Kate Sanders, Robert McCartney, Marzieh Ahmadzadeh, Cornelia Connolly, Sally Hamouda, Brian Harrington, Jérémie Lumbroso, Joseph Maguire, Lauri Malmi, Monica M. McGill, Jan Vahrenhold

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesPrinceton University
Mots-clésPeer reviewRelevance (law)CredibilityComputer scienceProcess (computing)EtiquetteField (mathematics)Open researchSet (abstract data type)Engineering ethicsTechnical peer reviewData scienceWorld Wide WebPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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