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同行评议时间控制应贯穿学术期刊专家审稿前、中、后全过程,而“审稿中”的时间控制是同行评议全程管理中易忽视的薄弱环节。对于该阶段的进度控制,编辑部可通过扩充专家邀请数量、提前设置增审、压缩增审周期来影响审稿进度。本文将围绕这3种方法调研其实施现状,以反映审稿进度控制现状并发现问题。结果显示,大多数期刊首次邀请专家人数仅等于要求回收意见的份数,审稿异常稿件需消耗1个审稿周期后才会被设置增审,审稿周期较长期刊的增审周期也未适当缩短,这些反映编辑部对处在“审稿中”稿件的时间管理处于近乎“虚空”的低干预状态。本文基于调研结果提出,期刊首次邀请专家人数宜大于要求回收意见份数但不是越多越好;分类确定提前增审对象及时间点;增审周期可控制在≤21 d;挖掘采编系统智能化辅助功能,减轻人力负担。多措并举,优化审稿进度控制效果,提升审稿运行效率,助力我国世界一流学术期刊建设。 相似文献
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专家审稿意见是科技期刊在同行评议过程中学术价值最高的部分,具有一定的发表价值,但在目前多数科技期刊普遍实行的盲法审稿方式下,审稿意见只在专家、编辑和作者之间传递,造成学术资源的巨大浪费。而今同行评议方式向着更多元、更公开的方向发展,公开发表专家审稿意见可以作为实施开放式同行评议的尝试和突破,具有可行性和实践意义。本文建议采取先“精选”后“普及”、逐步推进的审稿意见发表方式,总结出精选审稿意见的遴选标准和程序,讨论了公开发表专家审稿意见对编辑工作的意义,以期为促进同行评议模式的转变,实施开放式同行评议打下基础。 相似文献
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同行评议制度是稿件学术质量控制的关键环节之一.本文以《西安交通大学学报》为例,以近5年经同行评议的稿件中评审质量不高和审稿延期的稿件为研究对象,首先从同行评议专家、学科编辑2个方面分析影响审稿质量和效率的原因,然后针对这些原因,创新性地提出了从投稿前、投稿时、初审时、外审时4个环节,采用16种方法提高同行评议审稿质量和效率.这些方法不仅可操作性强,有助于提高编辑的工作效率,而且有利于准确把关稿件的学术质量. 相似文献
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针对当前同行评议效率低的情况,将微信群或QQ群引入审稿中,提出—种专家主动审稿的模式——群审稿,并阐述了该模式的审稿过程.结合工作实践,指出了构建审稿群要考虑的要素:期刊建群数量、每个编辑能管好群的数量、审稿群的人数,以及群审稿专家遴选原则.详细介绍了编辑和审稿专家在群审稿过程中的主要工作.分析了群审稿模式的优势:能做到精准送审、及时审回;审稿信息的传达安全、快捷;对于防止学术不端行为有一定的效果;专家之间、专家与编辑之间能即时互动;容易附加增值服务. 相似文献
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为使科技论文同行评议的结论更加公平准确,文章对目前各种科技论文同行评议方法进行了分析和探讨,指出了它们存在的缺点和不足,并在此基础上提出了一种科技论文同行评议的新模式。这种同行评议新模式相比传统同行评议模式有结论准确、专业对口、程序公平、有效缩短审稿时滞等优点,但同时也存在专家评议稿件数量增多、评议成本增加等问题,需要编辑通过遴选合适审稿专家、增加与审稿专家的联系与沟通等方法来解决。 相似文献
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应引导审稿人进行有效的同行评议 总被引：2，自引：0，他引：2
科技期刊的同行评议为稿件学术质量提供了有力保障。在邀请审稿人评审文章时,期刊可以在审稿邀请函和审稿单中加入相关信息,引导审稿人进行有效的同行评议。这种简单的培训方式往往会收到事半功倍的效果。 相似文献
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学术论文同行评审:过去·现状·未来 总被引：1，自引：0，他引：1
研究同行评审制度有助于审视学术交流与出版过程,以检验对学术成果的审查和管理工作的合理性,包括评审结果的正确性和评审方法的公平性,并进而为同行评审制度的发展和完善提供参考依据.文章简要介绍同行评审的发展历程,阐述并探讨学术论文同行评审的作用以及存在和面临的问题,并分析同行评审的发展趋势. 相似文献
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科技期刊专家审稿质量的影响因素 总被引：6，自引：2，他引：4
从审稿方式及审稿人的选择、审稿专家队伍的建立和管理、审稿行为的管理等方面对影响科技期刊审稿质量的因素进行分析。认为编辑应当认真把握审稿过程中的各个环节,以确保审稿工作的实效。 相似文献
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[目的/意义]识别学术论文同行评审意见类型、分析不同被引频次下同行评审意见类型在同行评审报告中的分布情况,有助于加深对同行评议机制的认识,为评估论文学术质量、量化评审专家贡献提供新思路。[方法/过程]首先,将同行评审意见类型划分为正面评价、负面评价、要求/建议(主、次要方面)、问题/疑问、陈述六个类别,经人工标注、获取训练、测试语料后,对比分析传统机器学习模型、深度学习模型在同行评审意见类型自动识别上的效果;其次,将同行评审报告涉及的学术论文进行主题聚类,进而对被引频次进行标准化处理;最后,使用Spearman相关系数、累积分布、K-S检验、负二项回归分析不同被引频次学术论文对应的同行评审报告中同行评审意见类型的分布情况。[结果/结论]SciBert模型识别效果最佳;在基于Spearman的相关性分析中,评审报告中正面评价的分布占比与被引频次具有显著的弱正相关,负面评价的分布占比与被引频次具有显著的弱负相关;通过累计分布发现,多数情况下,当累积概率相同时,高被引分区中正面评价的分布占比大于低被引分区、负面评价的分布占比小于低被引分区,K-S检验能够检测到这种差异;在负二项回归分析中,正面评价分布占比、负面评价分布占比分别对被引频次有显著的正向影响、负向影响。研究结果表明,同行评审报告中正面评价、负面评价的分布情况与其对应论文的被引频次存在相关性,被引频次一定程度上能够反映论文的学术质量。 相似文献