Everybody hurts: The Reviewer‐Imposed Pain (RIP) matrix
Notice bibliographique
Résumé
The peer review process supports authors by providing feedback on manuscripts from external, expert readers. However, not all reviews are supportive. Some reviews are just painful. But just how painful are they? In this study, we set out to validate a matrix describing the levels of pain authors experience in response to the sting of peer reviewer comments. The study was carried out in two phases. In Phase 1, we developed a matrix combining two scales-i.e. the Suffering Scale and the Grind Gauge. The first categorises review-induced pain across four levels, with Level 1 being the least pain and Level 4 the greatest pain. The second categorises the amount of work required by the author to respond to and address reviewer comments, with Level 1 being the least amount and Level 4 the greatest amount. In Phase 2, we tested the performance of the matrix by recruiting multiple, global study sites to provide performance data. This work resulted in the development and validation of the Reviewer-Imposed Pain (RIP) matrix. A statistician analysed our data and assures us that the RIP matrix is now a validated tool. Our study shows that the pain associated with academic peer review affects physiologic, affective, and cognitive dimensions. This tongue-in-cheek paper pokes fun at the peer review process; however, the response from survey participants suggests that the process is not necessarily funny. Peer review is essential for advancing science; however, for these advancements to occur, peer reviewer comments need to be constructive. The RIP matrix encourages both authors and reviewers to reflect on the impact of reviewer comments. This is essential because, as previous research has illustrated and as Voltaire succinctly stated, pain is real.
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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 | 0,168 | 0,429 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».