Towards a More Structured Peer Review Process with Empirical Standards
Notice bibliographique
Résumé
Context. Empirical research consistently demonstrates that that scholarly peer review is ineffective, unreliable, and prejudiced. In principle, the solution is to move from contemporary, unstructured, essay-like reviewing to more structured, checklist-like reviewing. The Task Force created models—called “empirical standards”—of the software engineering community’s expectations for different popular methodologies. Objective. This paper presents a tool for facilitating more structured reviewing by generating review checklists from the empirical standards. Design. A tool that generates pre-submission and review forms using the empirical standards for software engineering research was designed and implemented. The pre-submission and review forms can be used by authors and reviewers, respectively, to determine whether a manuscript meets the software engineering community’s expectations for the particular kind of research conducted. Evaluation. The proposed tool can be empirically evaluated using lab or field randomized experiments as well as qualitative research. Huge, impractical studies involving splitting a conference program committee are not necessary to establish the effectiveness of the standards, checklists and structured review. Conclusions. The checklist generator enables more structured peer reviews, which in turn should improve review quality, reliability, thoroughness, and readability. Empirical research is needed to assess the effectiveness of the tool and the standards.
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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 | 0,023 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».