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Enregistrement W4377139882 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1120938

Racism and censorship in the editorial and peer review process

2023· review· en· W4377139882 sur OpenAlexafffund
Dana Strauss, Sophia Gran-Ruaz, Muna Osman, Monnica T. Williams, Sonya C. Faber

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsAmerican Psychological Association
Mots-clésCensorshipHarmRacismPeer reviewPsychologyEquity (law)Process (computing)Inclusion (mineral)Social psychologyPublic relationsSociologyPolitical scienceLawGender studiesComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychology aims to capture the diversity of our human experience, yet racial inequity ensures only specific experiences are studied, peer-reviewed, and eventually published. Despite recent publications on racial bias in research topics, study samples, academic teams, and publication trends, bias in the peer review process remains largely unexamined. Drawing on compelling case study examples from APA and other leading international journals, this article proposes key mechanisms underlying racial bias and censorship in the editorial and peer review process, including bias in reviewer selection, devaluing racialized expertise, censorship of critical perspectives, minimal consideration of harm to racialized people, and the publication of unscientific and racist studies. The field of psychology needs more diverse researchers, perspectives, and topics to reach its full potential and meet the mental health needs of communities of colour. Several recommendations are called for to ensure the APA can centre racial equity throughout the editorial and review process.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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