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Enregistrement W4384028568 · doi:10.1109/msr59073.2023.00010

Message from the MSR 2023 Junior PC Co-Chairs

2023· article· en· W4384028568 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following two successful editions of the MSR Shadow PC in 2021 and 2022, MSR 2023 integrated the junior reviewers into the main Technical Track Program Committee.The main goal remains unchanged: to train the next generation of MSR (and, more broadly, software engineering) reviewers and program committee members, in response to a widely-recognized challenge of scaling peer review capacity as the research community and volume of submissions grows over time.As with the previous Shadow PC, the primary audience for the Junior PC is early-career researchers (PhD students, postdocs, new faculty members, and industry practitioners) who are keen to get more involved in the academic peer-review process but have not yet served on a technical research track program committee at big international SE conferences (e.g., ICSE, ESEC/FSE, ASE, MSR, ICSME, SANER).Serving on the Junior PC is an excellent opportunity for early-career researchers (PhD students, postdocs, new faculty members, industry practitioners, etc) to be recognized and gain experience in community service, i.e., being part of a major conference program committee.It is also worthwhile for a number of reasons, including:• (New) Seeing examples of actual reviews for the same papers, written by the regular PC members, gaining more experience as a reviewer and learning from the senior researchers how to write better reviews.• (New) Participating in the real review process and contributing to the final outcome of the paper, thus improving the motivation and engagement of the junior reviewers throughout the process.• Getting to know how a PC is run and how it operates.• Being mentored by experienced PC members.• Gaining experience reviewing papers and understanding the challenges faced by reviewers reading multiple papers which may not always be in their area of expertise.• Submitting high-quality reviews makes a junior reviewer a more likely candidate for future PCs of the technical track of MSR or otherwise.• Getting to see both strong and weak papers at the submission stage.• Discovering what it takes to publish a paper in a reputable conference, such as MSR.• Having a chance to read top-notch papers in your area of expertise before they are published. Recruitment and Selection ProcessWe used self-nomination as a recruitment process for Junior PC.We ran a one-month advertisement campaign (October 19th, 2022 -November 20th, 2022, AoE) through various social media channels e.g., SEWORLD, Twitter, and Facebook.Then, the formal invitation email was sent out on December 1st, 2022.We were overwhelmed with the positive reaction from the community, with a total of 197 nominations for the Junior PC.This is 77.5% considerably higher than 111 MSR 2022's Shadow PC applications and 21.6% higher than 162 MSR 2021's Shadow PC applications.Unfortunately, we did not have the capacity to accept everyone.After carefully reviewing each nomination, we selected 107 applicants for the MSR 2023 Junior PC, giving priority to applicants in the later stages of their PhD program and ensuring that we put together a diverse Junior PC that reflects the geographic, demographic, and research area diversity of the MSR community.Below is the summary statistics of the MSR Junior PC:• Acceptance Rate: 107 Junior PC members out of 197 applications (54% acceptance rate) are accepted.• Gender Diversity: 34% are woman/non-binary, which is higher than the ratio of the total applications (27%).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0190,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,043

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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