Експериментуємо з рецензуванням разом з ReimagineReview

Сучасна модель наукової комунікації нерозривно пов'язана з процесом експертної перевірки дослідницьких робіт – peer review дозволяє вченим дізнатись думку колег, виявити та виправити помилки, проводити фільтрацію робіт, боротися з плагіатом та псевдонауковими публікаціями. Однак, зібрано вже достатньо прикладів того, що система рецензування працює далеко неідеально, тому наукова спільнота постійно намагається запропонувати нові способи проведення peer review, які б були прозорішими, швидшими та надійнішими. Група біологів створила реєстр-платформу ReimagineReview для фіксації та стеження за експериментами з науковим рецензуванням. 

Платформа ReimagineReview містить інформацію, як про вже добре відомі проекти (наприклад, Publons, або Faculty of 1000), так і про нові експерименти. Перейдемо, для прикладу, на сторінку Peer Community In (безкоштовна рекомендація препринтів), щоб побачити, як виглядає сторінка з описом експерименту в реєстрі. 


Можна проводити пошук у реєстрі з допомогою різних фільтрів (прозорість, якість, швидкість, стимулювання ітд.), а також зареєструвати свій власний експеримент. 

Від себе додам, що лякає мене у peer review цей приріст любові до великих даних. Нещодавно погодився провести рецензування роботи, яка, як виявилось, містила у додатках багато датасетів і які мені довелось переглянути. Подібних робіт з’являється все більше, на їх перевірку потрібно багато сил та часу, а от плюшок у рецензентів небагато… 

Чи Big Data вимусить докорінно змінити Peer Review? Давайте разом спостерігати за цими експериментами на ReimagineReview.

Немає коментарів:

Опублікувати коментар