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Enregistrement W4404905618 · doi:10.32920/27934593

Academic Primer Series: Key Papers About Peer Review

2024· preprint· en· W4404905618 sur OpenAlexaff
Lalena M. Yarris, Michael Gottlieb, Kevin Scott, Christopher Sampson, Emily Rose, Teresa M. Chan, Jonathan S. Ilgen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Series (stratigraphy)Primer (cosmetics)Computer scienceBiologyComputer securityChemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Peer review, a cornerstone of academia, promotes rigor and relevance in scientific publishing. As educators are encouraged to adopt a more scholarly approach to medical education, peer review is becoming increasingly important. Junior educators both receive the reviews of their peers, and are also asked to participate as reviewers themselves. As such, it is imperative for junior clinician educators to be well-versed in the art of peer reviewing their colleagues' work. In this article, our goal was to identify and summarize key papers that may be helpful for faculty members interested in learning more about the peer-review process and how to improve their reviewing skills. Methods: The online discussions of the 2016-17 Academic Life in Emergency Medicine (ALiEM) Faculty Incubator program included a robust discussion about peer review, which highlighted a number of papers on that topic. We sought to augment this list with further suggestions by guest experts and by an open call on Twitter for other important papers. Via this process, we created a list of 24 total papers on the topic of peer review. After gathering these papers, our authorship group engaged in a consensus-building process incorporating Delphi methods to identify the papers that best described peer review, and also highlighted important tips for new reviewers. Results: We found and reviewed 24 papers. In our results section, we present our authorship group's top five most highly rated papers on the topic of peer review. We also summarize these papers with respect to their relevance to junior faculty members and to faculty developers. Conclusion: We present five key papers on peer review that can be used for faculty development for novice writers and reviewers. These papers represent a mix of foundational and explanatory papers that may provide some basis from which junior faculty members might build upon as they both undergo the peer-review process and act as reviewers in turn.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,377
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,377
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0230,020
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0130,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1450,138

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 Opus0,638
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,020 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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