Conflict of interest in the peer review process: A survey of peer review reports
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the extent to which peer reviewers and journals editors address study funding and authors' conflicts of interests (COI). Also, we aimed to assess the extent to which peer reviewers and journals editors reported and commented on their own or each other's COI. STUDY DESIGN AND METHODS: We conducted a systematic survey of original studies published in open access peer reviewed journals that publish their peer review reports. Using REDCap, we collected data in duplicate and independently from journals' websites and articles' peer review reports. RESULTS: We included a sample of original studies (N = 144) and a second one of randomized clinical trials (N = 115) RCTs. In both samples, and for the majority of studies, reviewers reported absence of COI (70% and 66%), while substantive percentages of reviewers did not report on COI (28% and 30%) and only small percentages reported any COI (2% and 4%). For both samples, none of the editors whose names were publicly posted reported on COI. The percentages of peer reviewers commenting on the study funding, authors' COI, editors' COI, or their own COI ranged between 0 and 2% in either one of the two samples. 25% and 7% of editors respectively in the two samples commented on study funding, while none commented on authors' COI, peer reviewers' COI, or their own COI. The percentages of authors commenting in their response letters on the study funding, peer reviewers' COI, editors' COI, or their own COI ranged between 0 and 3% in either one of the two samples. CONCLUSION: The percentages of peer reviewers and journals editors who addressed study funding and authors' COI and were extremely low. In addition, peer reviewers and journal editors rarely reported their own COI, or commented on their own or on each other's COI.
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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 | 0,301 | 0,729 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».