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Enregistrement W7017323625

Author Gender and Editorial Outcomes at Political Behavior

2018· article· en· W7017323625 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIowa State University Digital Repository (Iowa State University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Science Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinyIdentity (music)Ideal (ethics)PoliticsQuality (philosophy)Representation (politics)Process (computing)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Political science journals have, for good reason, faced increased scrutiny because of the potential for biases in the editorial process. The representation of women lags behind their distribution in the discipline. Given the importance of publication in hiring, tenure, and promotion, if there are biases in the editorial process, it is vital to the discipline that we determine where in the process these occur and do what is necessary to eliminate them.\nPolitical Behavior uses a double-blind review process. When manuscripts are submitted, the editor determines their fit for the journal in terms of both substance and quality to decide if it is going to be sent out for peer review. At this stage, the editor knows the identity of the author(s). This initial screen results in more than one quarter (30% by August 2017) of all submissions being rejected without external review. Obviously, this is one potential location of any potential bias in the process.\nIf the manuscript is determined to fit the journal and, in the editor’s view, has the potential to be recommended for publication by the reviewers, it is sent out for blind review. At this stage, the reviewers should not know the identity of the author(s). Of course, the review process is less than ideal and there are certainly instances when the reviewers know the identity of the author(s). It is certainly plausible that the reviewer recommendations might also be a source of any bias in the process.\nTo try to empirically evaluate this, an undergraduate research assistant coded the data for 851 submissions to Political Behavior from January 2015 until August 2017. For each of these manuscripts, she coded the gender of the author(s), the rank of the senior author, and the initial decision.1 For manuscripts that were submitted for external review, the research assistant coded the gender of the reviewer and the categorical rating he or she gave. Other editors have coded the methodological approach of the manuscript. For Political Behavior, this is not a meaningful distinction. All but a handful of the submissions are quantitative or formal.\nFollowing the model used by Ansell and Samuels, this report proceeds as follows. The next section reports the descriptive statistics. I then move to a series of statistical tests to determine if there are any statistically significant differences in the outcomes of the review process based on the gender of the authors. Finally, I examine how the gender of the reviewers results in any differences in either the recommendations of the reviewers or the editorial decision. I find no evidence that the gender of the authors influences the outcome of the review process at Political Behavior.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,176
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,176
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,008

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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