Editors are biased too: An extension of Fox et al. (2023)'s analysis makes the case for triple‐blind review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Functional Ecology conducted a randomised trial comparing single‐ and double‐blind peer review; a recent analysis of this data found substantial evidence for bias by reviewers. We show that this dataset can also be analysed for editor bias, after controlling for both reviewer bias and paper quality. Our analysis shows that editors tend to be more likely to invite high‐scoring manuscripts for revision or resubmission when the first author is a man from a country with a very high Human Development Index (HDI); first authors who were women or not from very high HDI countries were more likely to be rejected at this stage. We propose that journals consider a triple‐blind review process where neither editors nor reviewers know the identity of authors, and authors do not know the identity of reviewers nor editors. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,565 | 0,832 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».