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Enregistrement W7023563973

Open Science, Closed Peer Review?

2025· preprint· en· W7023563973 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMetArXiv (OSF Preprints) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnonymityTransparency (behavior)AppealOpen dataPublishingData sharingOpen scienceFreedom of informationIdentifiability
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open science initiatives have gained traction in recent years. However, open peer-review practices, i.e., reforms that (i) modify the identifiability of stakeholders and (ii) establish channels for the open communication of information between stakeholders, have seen very little adoption in economics. In this paper, we explore the feasibility and desirability of such reforms. We present insights derived from survey data documenting the attitudes of 802 experimental/behavioral economists, a conceptual framework, a literature review, and cross-disciplinary data on current journal practices. On (i), most respondents support preserving anonymity for referees, but views about anonymity for authors and associate editors are mixed. On (ii), most respondents are open to publishing anonymized referee reports, sharing reports between referees, and allowing authors to appeal editorial decisions. Active reviewers, editors, and respondents from the US/Canada are generally less open to transparency reforms.

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)0,175
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,536
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1750,536
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0070,031
Communication savante0,0290,034
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0160,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,008

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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