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Enregistrement W4404567963 · doi:10.1177/08902070241301629

Examining personality psychology to unpack the peer review system: Towards a more diverse, inclusive, and equitable psychological science

2024· article· en· W4404567963 sur OpenAlexaff
Olivia E. Atherton, Dulce Wilkinson Westberg, Vernita Perkins, Katherine M. Lawson, Alma Jeftić, Eranda Jayawickreme, Stella Zhang, Z.J. Hu, Kate C. McLean, Julia G. Bottesini, Moin Syed, Joanne M. Chung

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Personality · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychological sciencePersonalitySocial psychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peer review serves to evaluate the scientific validity and quality of research by other researchers within the same field. Psychology, like many other disciplines, uses peer review to determine whether researchers’ work is published, where it is published, and in what form. However, the peer review system is imperfect, often perpetuating harm, exclusion, and inequities. We believe these problems hinder psychology from becoming a truly representative and valid science. In this paper, we uncover the historical roots of the peer review system in psychology and describe how these roots persist today. Then, using personality psychology as an exemplar, we leverage a social justice lens to: (1) document key contemporary problems in the peer review system; (2) identify global challenges in peer review; and (3) provide recommendations and guiding questions that might help the field become more equitable, diverse, just, and inclusive. To do so, we draw upon three sources of information: our personal experiences, qualitative and quantitative data from 104 self-identifying personality psychologists, and the prior literature. Ultimately, the goal of this work is to give voice to those who have been harmed in peer review, and to inform how we might reimagine peer review in personality psychology and beyond.

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 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)0,202
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2020,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,059
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,684
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,066 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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