Image

Помилка в розумінні поняття «подвійне сліпе рецензування»


Часто, коли чують поняття «подвійне сліпе рецензування», уявляють собі двох рецензентів, але це не так. Під «подвійним сліпим рецензуванням» мається на увазі, що ні автори, ні рецензенти не знають імен один одного. На відміну від одинарного сліпого рецензування, при якому рецензентам відомі імена авторів. Представляємо Вам цікаву статтю про одинарне сліпе та подвійне сліпе рецензування від Академії Enago, в якій наведено експерименти для оцінки цих двох варіантів рецензування.

Перший експеримент

Так, на початку 2017 року Інститут фізики (IOP) надав авторам можливість вибрати подвійне сліпе рецензування. Ця опція була доступна для Materials Research Express і Biomedical Physics & Engineering Express. Протягом перших семи місяців 20 % авторів вибрали варіант подвійного сліпого рецензування. Автори з Індії, Африки та Близького Сходу, швидше за все, запросили цей варіант.

Дані IOP вказують на те, що більша кількість робіт були відхилені при моделі подвійного сліпого рецензування. При цій моделі було відхилено близько 70 % статей. З іншого боку, в рамках одинарного сліпого рецензування були відхилені тільки 50 % робіт. Різниця може бути пов'язана з тим, що рецензенти припускали, що автори, що запитують цей варіант, написали погані статті. Це також може бути пов'язано з тим, що рецензенти діяли більш об'єктивно. Проте, автори при подвійному сліпому рецензуванні були задоволені та визнали це найсправедливішим підходом.

Упередженість у рецензуванні – реальна проблема. Було проведено багато досліджень, які показують, що жінки та меншини з меншою ймовірністю будуть опубліковані, профінансовані або просунуті. Ця необ'єктивність може бути як свідомою, так і несвідомою. У наукових публікаціях це означає, що жінок менше просять рецензувати статті. Це також означає, що статті жінок цитуються рідше. Існують дві моделі рецензування, в яких особи приховані. Що з більшою ймовірністю позбавить від упередженості?

Другий експеримент

Конференція 2017 року Web Search and Data Mining надала гарну можливість для експериментів з цією теорією. В області комп'ютерних наук статті часто з'являються першими (або виключно) на рецензованих конференціях. Програмний комітет вирішив випадковим чином розділити своїх рецензентів на дві групи. В одній групі рецензент міг стати подвійним сліпим рецензентом. В іншій – одинарним сліпим рецензентом. Експеримент мав допомогти вирішити, який підхід може мати велику необ'єктивність.

Автори виявили, що між групами рецензентів були відмінності. Всі рецензенти мали доступ до заголовків і тез доповідей. Виходячи з цього, рецензенти вказували, які документи вони хотіли рецензувати. Рецензенти одинарного сліпого рецензування просили дати їм рецензувати на 22 % менше статей. Вони також з більшою ймовірністю вибирали статті з кращих університетів або ІТ-компаній для рецензування. Такі рецензенти також з більшою ймовірністю давали позитивну рецензію робіт відомого автора.

Рецензенти одинарного сліпого рецензування мали доступ до імен авторів та назв установ. Дослідження показує, що установа автора справила значний вплив на позитивне рішення, прийняте такими рецензентами. На цій конференції не було виявлено упередженості щодо авторів-жінок. Мета-огляд, який об'єднує дані цієї конференції з іншими дослідженнями, показав, що існує значна упередженість по відношенню до жінок-авторів.

Експеримент конференції Web Search and Data Mining показує, що рецензенти одинарного сліпого рецензування використовують інформацію про авторів і установи в своїх рецензіях. Можливо, ця інформація допомагає рецензентам приймати більш правильні рішення. Можливо також, що це ставить роботу непрестижних установ і авторів у невигідне становище. Рецензенти одинарного сліпого рецензування можуть по-різному оцінювати дві статті однакової якості в залежності від того, хто їх написав.

Джерело: https://www.enago.ru/academy/single-blind-vs-double-blind-peer-review/

Хотіли б відзначити, що журнали нашого видавництва PC TECHNOLOGY CENTER практикують подвійне сліпе рецензування:

– «Eastern-European Journal of Enterprise Technologies»

– «Technology audit and production reserves» 

– «ScienceRise: Medical Science» 

– «ScienceRise: Pedagogical Education»

– «ScienceRise: Pharmaceutical Science»

– «ScienceRise: Biological Science»

– «ScienceRise: Juridical Science» 

s2.png

вул. Шатилова дача, 4, оф. 702 (8 пов.),
м. Харків, Україна, 61165

+38 (057) 750-89-90
+38 (050) 303-38-01

© TECHNOLOGY CENTER PC, 2002-2024
Image
Image
Image
Image