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Enregistrement W4398480879 · doi:10.7910/dvn/mypi19

Replication Data for: The American Political Science Review during the COVID-19 Pandemic

2023· dataset· en· W4398480879 sur OpenAlex
Michelle Dion, Dara Z. Strolovitch

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Replication (statistics)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyPoliticsPolitical scienceBiologyMedicineLawInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On June 1, 2020, a little more than two months after the World Health Organization's pandemic declaration, we assumed leadership of the <i>American Political Science Review</i> (<i>APSR</i>), making it difficult to isolate the pandemic's effect on new submissions and review processes. In this research note, we describe submission and review patterns in the two and half years before and after the pandemic's beginning and editorial transition. We offer some tentative conclusions. The timing of the editorial transition and our public commitments to broaden the reach of the journal may help explain why new submissions to the <i>APSR</i> increased during the the pandemic. At the <i>APSR</i>, our commitment to <i>substantive</i> diversity may have also contributed to greater <i>representational</i> diversity among submitting authors. In our experience, reviewers were less likely to complete reviews during the first years of the pandemic, but by inviting more reviewers per manuscript, our team was able to improve review times overall. This strategy may not work as well for smaller journals that already struggle to secure reviews.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0090,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,012

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,301 · 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