Notice bibliographique
Résumé
Peer review is primarily discussed in the literature with respect to its deficits, e.g. bias or inefficiency. In contrast, our synthesis asks why peer review is used ubiquitously and why it works despite such deficits. Historically, one answer lies in peer review not just providing expertise-based decisions on scientific resources (publication space, funding, jobs), but also providing an organized procedure to give these decisions legitimacy outside of science, e.g. in politics. The current situation is marked by a landscape of national and international funding and review activities that not only complement each other, but overlap, mirror, or rival each other. The current challenge rests in adapting peer review to different funding programmes within this landscape and without adding unnecessary burden on researchers and research organisations. To capture these aspects of scientific self-governance, we suggest an alternative conception of grant peer review that allows for thinking about peer review procedures as made up of different elements. Our key findings from such a conception are the following:- Peer review procedures have become more complex and formalized, as a result of being adapted to the different settings in publishing, funding, and hiring, on the national and international level. - The diversity and ubiquity of peer review rests upon its adaptability and scalability in reaching the ‘right’ decisions, i.e. based on scientific exellence, as well as in producing legitimate decisions, i.e. accepted by multiple stakeholders.- Peer review can be partitioned into eight elemental practices: four essential practices – postulating, consultative, decisive, and administrative – and another four – debating, presenting, observing, and moderating – that provide further combinatorial possibilities.- Through context-specific combinations of these elemental practices into a procedure, peer review generates legitimacy for judgements on scientific quality, inside and outside of science.- Peer review should not be seen as a 'measurement device' for scientific quality. Its diversity attests to the fact that issues of quality and legitimacy are intertwined and should be addressed openly.- Peer review procedures can act as laboratories for deliberation where the robustness and validity of research are equally relevant issues as participation, representation, accountability, or legibility; in effect, allowing for experiments and innovations in science policy.
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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 | 0,019 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».