Editorial Board Memberships: A Report on the Status of the Leading Information Systems Journals
Notice bibliographique
Résumé
Research journals play a significant role in the generation, dissemination, and sharing of knowledge in an academic discipline. To a great extent, the editorial board members of these research journals manage and control the generation, dissemination, and sharing of knowledge. They also act as policymakers, gatekeepers, and trendsetters. In their latter roles, editorial board members can influence several factors in a discipline; namely, the research topics, the research methods, the research scope, and whose articles are published. The primary goal of this study is to investigate and report on the status of the editorial boards memberships in a set of 14 leading Information Systems (IS) journals. The study does this along the following three main diversity elements namely titles, gender, academic institution, and the geographical location of the editorial boards’ members. The set of 14 journals include the IS basket of 8 journal list. Of the 14 reviewed journals, 7 are domiciled in the US and 7 in Europe. Results reveal a lack of common editorial board classification criteria whereby members of the editorial boards were categorized into different groups and referred to using various titles such as senior editors, associate editors, editorial board members, editorial review board members, and board of editors. Also, the results show that, as of June 2020, the 14 IS journals’ editorial boards had 1214 instances (988 unique occurrences) of editorial board members who came from 44 unique countries. Of those 988 editorial board members, 253 (26%) were females while 736 (74%) were males. In addition, out of the 988 editorial board members, 48% were from US and Canada, 26% were from Europe, and 26% were from the rest of the world. The results also reveal the schools and faculty with the highest number of editorial board memberships. Having a significant number of editorial board members from US and Europe (74%) fits with what Kubota (2019) called epistemological racism; a practice in which the Western world has an upper hand in determining and controlling knowledge and academic practices. Given the roles of the editorial boards in the review process and setting the research agenda for a journal, a more diverse editorial board might publish a more diverse research output. Furthermore, a more diverse editorial board is likely to have a repertoire of internal reviewers who speed up and lower the review process costs, which are challenges inherent in a less diverse editorial board.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».