‘For the most part it works’: Exploring how authors navigate peer review feedback
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer review aims to provide meaningful feedback to research authors so that they may improve their work, and yet it constitutes a particularly challenging context for the exchange of feedback. We explore how research authors navigate the process of interpreting and responding to peer review feedback, in order to elaborate how feedback functions when some of the conditions thought to be necessary for it to be effective are not met. METHODS: Using constructivist grounded theory methodology, we interviewed 17 recently published health professions education researchers about their experiences with the peer review process. Data collection and analysis were concurrent and iterative. We used constant comparison to identify themes and to develop a conceptual model of how feedback functions in this setting. RESULTS: Although participants expressed faith in peer review, they acknowledged that the process was emotionally trying and raised concerns about its consistency and credibility. These potential threats were mitigated by factors including time, team support, experience and the exercise of autonomy. Additionally, the perceived engagement of reviewers and the cultural norms and expectations surrounding the process strengthened authors' willingness and capacity to respond productively. Our analysis suggests a model of feedback within which its perceived usefulness turns on the balance of threats and countermeasures. CONCLUSIONS: Feedback is a balancing act. Although threats to the productive uptake of peer review feedback abound, these threats may be neutralised by a range of countermeasures. Among these, opportunities for autonomy and cultural normalisation of both the professional responsibility to engage with feedback and the challenge of doing so may be especially influential and may have implications beyond the peer review setting.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».