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Enregistrement W4406183280 · doi:10.1080/08989621.2025.2450451

Publisher and journal reciprocity for peer review: Not so much

2025· article· en· W4406183280 sur OpenAlexaff
David Moher, Anna Catharina Vieira Armond

Notice bibliographique

RevueAccountability in Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeer reviewPublicationIncentivePublishingReciprocity (cultural anthropology)Public relationsRevenuePsychologyPolitical scienceBusinessEconomicsSocial psychologyAccountingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peer reviewers provide a critical role in helping journals keep publishing. To understand the rewards and incentives offered to peer reviewers, we assessed what journals/publishers offered to one peer reviewer in biomedicine over a 1-month period (June 2023). After receiving 88 peer reviewer invitations, we noted that incentives were minimal. They include access to journal/publisher peer review training materials, reduced author processing charges of future article submissions, and free access to the journal/publisher website. Depending on the acceptance rate (30% or 50%) of recommendations to publish the article, peer review from this sample could generate anywhere from $USD 897,000 to $USD 1.45 million dollars when annualized. However, little, if any of this revenue is shared directly or indirectly with peer reviewers. With almost no reciprocity in the peer review process, journals and their publishers need to promote and establish more reciprocity in a system that currently largely favors them disproportionately. This study is an anecdotal perspective of one peer reviewer's experience over a single month. While anecdotal, these findings highlight issues about the fairness and sustainability of the peer review system. We encourage others to expand on what we have done and include more empirical investigations.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetmedium
gptMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,269
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,620
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2690,620
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0150,015
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,926
Tête enseignante GPT0,701
Écart entre enseignants0,224 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique · Commentaire

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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