Characteristics of ‘mega’ peer-reviewers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The demand for peer reviewers is often perceived as disproportionate to the supply and availability of reviewers. Considering characteristics associated with peer review behaviour can allow for the development of solutions to manage the growing demand for peer reviewers. The objective of this research was to compare characteristics among two groups of reviewers registered in Publons. METHODS: A descriptive cross-sectional study design was used to compare characteristics between (1) individuals completing at least 100 peer reviews ('mega peer reviewers') from January 2018 to December 2018 as and (2) a control group of peer reviewers completing between 1 and 18 peer reviews over the same time period. Data was provided by Publons, which offers a repository of peer reviewer activities in addition to tracking peer reviewer publications and research metrics. Mann Whitney tests and chi-square tests were conducted comparing characteristics (e.g., number of publications, number of citations, word count of peer review) of mega peer reviewers to the control group of reviewers. RESULTS: A total of 1596 peer reviewers had data provided by Publons. A total of 396 M peer reviewers and a random sample of 1200 control group reviewers were included. A greater proportion of mega peer reviews were male (92%) as compared to the control reviewers (70% male). Mega peer reviewers demonstrated a significantly greater average number of total publications, citations, receipt of Publons awards, and a higher average h index as compared to the control group of reviewers (all p < .001). We found no statistically significant differences in the number of words between the groups (p > .428). CONCLUSIONS: Mega peer reviewers registered in the Publons database also had a higher number of publications and citations as compared to a control group of reviewers. Additional research that considers motivations associated with peer review behaviour should be conducted to help inform peer reviewing activity.
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.
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheBibliométrie Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | MétarechercheBibliométrie Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,274 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,099 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découle