Replication Data for: The American Political Science Review during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
On June 1, 2020, a little more than two months after the World Health Organization's pandemic declaration, we assumed leadership of the American Political Science Review (APSR), 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 APSR increased during the the pandemic. At the APSR, our commitment to substantive diversity may have also contributed to greater representational 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.
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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 | 0,110 | 0,612 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,190 | 0,057 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».