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Enregistrement W7115676258 · doi:10.48448/q90p-mk62

[V] Motivations to Participate in the Peer Review Process at the Journal of Urology

2025· other· W7115676258 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeer reviewLimitingMEDLINEProcess (computing)Work (physics)Session (web analytics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anne G. Dudley,<sup>1</sup> George Koch,<sup>2</sup> Kyle Rose,<sup>3</sup> Roei Golan,<sup>4</sup> Jennifer Regala,<sup>5</sup> Casey Seideman,<sup>6</sup> Amanda North,<sup>7</sup> Kevin Koo,<sup>8</sup> Kevan Sternberg,<sup>9</sup> Gina Badalato,<sup>10</sup> Benjamin Dropkin,<sup>11</sup> Nicholas Chakiryan,<sup>12</sup> Robert Siemens,<sup>13</sup> Peter Clark,<sup>14</sup> Andrew Harris<sup>11</sup> <h4>Objective</h4> Peer review is a critical aspect of academic publishing, yet the process takes significant time and energy for the reviewer and is a voluntary activity. Current surveys report high levels of urologist burnout, and recent events, including the COVID-19 pandemic, have led to a shift toward personal priorities outside of work potentially limiting reviewer pools. Within urology, editors report difficulty finding appropriate numbers of peer reviewers for submitted manuscripts. We sought to assess motivations to participate in the peer review process within a pool of recent <i>Journal of Urology</i> reviewers. <h4>Design</h4> <i>The Journal of Urology</i> partnered with members of the American Urologic Association publications team to develop and administer a web-based survey to a diverse group of reviewers from September 1 to December 31, 2023. All authors and reviewers over the preceding 3 years were invited to participate. The survey addressed various aspects including career stage, their experience as reviewers, and peer review process challenges, incentives, motivators, and feedback needs. <h4>Results</h4> Respondents (n = 275) completed an average of 9 reviews in the past 12 months and reported 16 years of experience as reviewers. Most reviewers were experienced urologists less than 11 years from training (64% [176]) with only 7% (18) currently in training (resident/fellow). Time emerged as a key variable with 86% (236) of respondents declining additional reviews due to time constraints. A total of 67% (184) of respondents reported reviewing time was worthwhile, yet only 35% (96) felt appropriately recognized for time and effort, and 55% (151) reported incentives would increase time spent on a peer review. Motivations to review included “to give back” (80% [220]), “to learn” (71% [195]), “to get involved” (61% [168]), and “to grow my career” (39% [107]). Most respondents (91% [250]) read other reviewers’ reviews to learn. When asked to select specific incentives to review more papers, American Urologic Association products such as waived meeting fees and membership were highly valued (64% [176]; 62% [170]), followed by recognition by local department leadership (43% [118]) and money (40% [109]). Only 14% (38) of respondents desired gear or swag, and only 23% (63) desired to be named in the journal alongside the manuscript. <h4>Conclusions</h4> Peer review motivations are diverse and suggest that urologists participate for professional development and an ongoing desire to learn and participate in the field as a whole. Study limitations include nonresponder bias, limited survey period, and lack of granular data on personal and professional motivators. Time remains an important constraint, but incentives may increase allocated time for academic pursuits. Professional meeting/membership fee waivers may be motivators to increase participation. Local efforts to recognize reviewers within departments may work synergistically to increase available reviewers and fulfill career development goals. <sup>1</sup>Connecticut Children’s, Hartford, CT, US, annedudleymd@gmail.com; <sup>2</sup>The Ohio State University Wexner Medical Center, Columbus, OH, US; <sup>3</sup>Ochsner Medical Center, New Orleans, LA, US; <sup>4</sup>Florida State University School of Medicine, Gainesville, FL, US; <sup>5</sup>Wolters Kluwer Health, Baltimore, MD, US; <sup>6</sup>Doernbecher Children’s Hospital at OHSU, Portland, OR, US; <sup>7</sup>The Children’s Hospital at Montefiore, Bronx, NY, US; <sup>8</sup>Mayo Clinic College of Medicine and Science, Rochester, MN, US; <sup>9</sup>Northwestern Medical Center, Chicago, IL, US; <sup>10</sup>Columbia University, New York, NY, US; <sup>11</sup>University of Kentucky, Lexington, KY, US; <sup>12</sup>H Lee Moffitt Cancer Center, Tampa, FL, US; <sup>13</sup>Queen’s University, Kingston, ON, Canada; <sup>14</sup>Levine Cancer Institute, Charlotte, NC, US. <h4>Conflict of Interest Disclosures</h4> None reported. <h4>Acknowledgment</h4> We thank Martha Keyes and the Journal of Urology publications staff for their assistance with this initiative.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,013
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0070,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,330 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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
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