Un débat est en cours dans la communauté scientifique, notamment dans le domaine de l'apprentissage automatique, sur la question de savoir si les relecteurs devraient être tenus de lire les annexes des articles qu'ils évaluent. Certains chercheurs estiment que cette pratique pourrait améliorer la qualité des évaluations, car les annexes contiennent souvent des informations importantes qui répondent directement aux préoccupations des relecteurs. Cependant, d'autres soulignent que cela représenterait une charge de travail supplémentaire pour les relecteurs, déjà soumis à des contraintes de temps importantes. Un chercheur a partagé son expérience où un relecteur a donné une évaluation négative sans consulter l'annexe, ce qui a affecté la décision finale sans tenir compte des informations supplémentaires fournies dans l'annexe. Cette situation soulève des questions sur les incitations perverses pour les auteurs, qui pourraient être tentés de tout inclure dans le texte principal pour s'assurer que les relecteurs en prennent connaissance. D'un autre côté, certains estiment que cette politique est une frontière nécessaire pour gérer la charge de travail des relecteurs. Les perspectives varient selon que l'on est auteur, relecteur ou responsable de la gestion des conférences, chacun ayant des attentes et des contraintes différentes.
Est-il raisonnable que les relecteurs ne soient pas tenus de lire l'annexe ?
Points clés
- Les relecteurs ne sont pas tenus de lire les annexes des articles.
- Cela peut conduire à des évaluations incomplètes ou injustes.
- Les auteurs pourraient être incités à inclure toutes les informations dans le texte principal.
- La charge de travail des relecteurs est un facteur important à considérer.
- Les perspectives varient selon les rôles des différents acteurs dans le processus de révision.
Pourquoi c'est important
Cette question est importante car elle touche à la qualité et à l'équité du processus de révision scientifique. Les annexes contiennent souvent des détails cruciaux qui peuvent influencer l'évaluation d'un article, et ignorer ces informations pourrait conduire à des décisions injustes ou incomplètes.
Article original : https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1nnhkz8/d_is_it_reasonable_that_reviewers_arent_required/
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