論文の概要: DecentPeeR: A Self-Incentivised & Inclusive Decentralized Peer Review System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08450v1
- Date: Wed, 13 Nov 2024 09:13:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:11:21.214332
- Title: DecentPeeR: A Self-Incentivised & Inclusive Decentralized Peer Review System
- Title(参考訳): DecentPeeR: 自己中心的で包括的な分散型ピアレビューシステム
- Authors: Johannes Gruendler, Darya Melnyk, Arash Pourdamghani, Stefan Schmid,
- Abstract要約: 我々のシステムであるDecentPeeRは、レビュアーにルールに従って振舞うインセンティブを与える。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.477670199123335
- License:
- Abstract: Peer review, as a widely used practice to ensure the quality and integrity of publications, lacks a well-defined and common mechanism to self-incentivize virtuous behavior across all the conferences and journals. This is because information about reviewer efforts and author feedback typically remains local to a single venue, while the same group of authors and reviewers participate in the publication process across many venues. Previous attempts to incentivize the reviewing process assume that the quality of reviews and papers authored correlate for the same person, or they assume that the reviewers can receive physical rewards for their work. In this paper, we aim to keep track of reviewing and authoring efforts by users (who review and author) across different venues while ensuring self-incentivization. We show that our system, DecentPeeR, incentivizes reviewers to behave according to the rules, i.e., it has a unique Nash equilibrium in which virtuous behavior is rewarded.
- Abstract(参考訳): ピアレビューは、出版物の品質と完全性を保証するために広く使われているプラクティスであり、すべての会議や雑誌にまたがる悪行を自覚する、明確に定義された共通のメカニズムを欠いている。
これは、レビュアーの取り組みや著者からのフィードバックに関する情報が一般に1つの会場に限られているのに対して、同じ著者やレビュアーのグループは、多くの会場で出版プロセスに参加しているためである。
レビュープロセスにインセンティブを与える以前の試みは、レビューや論文の質が同一人物と相関している、あるいはレビュー担当者が自分の仕事に対して物理的な報酬を得られると仮定していた。
本稿では,自己啓発の確保を図りつつ,複数の会場でユーザ(レビューや著者)によるレビューやオーサリングの取り組みの追跡を継続することを目的とする。
我々のシステムであるDecentPeeRは、レビュアーにルールに従って振舞うインセンティブを与える。
関連論文リスト
- Analysis of the ICML 2023 Ranking Data: Can Authors' Opinions of Their Own Papers Assist Peer Review in Machine Learning? [52.00419656272129]
我々は2023年の国際機械学習会議(ICML)で実験を行った。
我々はそれぞれ2,592件の応募書を含む1,342件のランク付けを受けた。
著者によるランキングを用いて生のレビュースコアを校正するイソトニックメカニズムに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-24T01:51:23Z) - GLIMPSE: Pragmatically Informative Multi-Document Summarization for Scholarly Reviews [25.291384842659397]
本稿では,学術レビューの簡潔かつ包括的概要を提供するための要約手法であるsysを紹介する。
従来のコンセンサスに基づく手法とは異なり、sysは共通の意見とユニークな意見の両方をレビューから抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T15:27:01Z) - Eliciting Honest Information From Authors Using Sequential Review [13.424398627546788]
本稿では,著者からランキング情報を真に引き出すための逐次レビュー機構を提案する。
鍵となる考え方は、提供されたランキングに基づいて著者の論文をシーケンスでレビューし、前の論文のレビュースコアについて次の論文のレビューを条件付けることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-24T17:27:39Z) - How do Authors' Perceptions of their Papers Compare with Co-authors'
Perceptions and Peer-review Decisions? [87.00095008723181]
著者は論文の受理確率をおよそ3倍過大評価している。
女性作家は、男性作家よりも極端に高い(統計的に重要な)誤校正を示す。
受理された論文と受理された論文の回答者の少なくとも30%は、レビュープロセス後に自身の論文に対する認識が改善したと述べている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T15:59:30Z) - A Dataset on Malicious Paper Bidding in Peer Review [84.68308372858755]
悪意あるレビュアーは、紙の割り当てを非倫理的に操作するために戦略的に入札した。
この問題を緩和するための方法の作成と評価への重要な障害は、悪意ある紙入札に関する公開データの欠如である。
我々は、参加者に正直に、悪意的に入札するよう指示されたモックカンファレンス活動から収集された、新しいデータセットをリリースする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-24T20:23:33Z) - Ranking Scientific Papers Using Preference Learning [48.78161994501516]
我々はこれをピアレビューテキストとレビュアースコアに基づく論文ランキング問題とみなした。
ピアレビューに基づいて最終決定を行うための,新しい多面的総合評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-02T19:41:47Z) - Auctions and Peer Prediction for Academic Peer Review [11.413240461538589]
本稿では,情報活用文学における最近の研究に基づく新しいピア予測機構 (H-DIPP) を提案する。
提出段階のオークションで得た収益は、審査段階におけるレビューの質に基づいてレビュアーに支払われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-27T23:47:15Z) - Can We Automate Scientific Reviewing? [89.50052670307434]
我々は、最先端自然言語処理(NLP)モデルを用いて、科学論文の第一パスピアレビューを生成する可能性について論じる。
我々は、機械学習領域で論文のデータセットを収集し、各レビューでカバーされているさまざまなコンテンツに注釈を付け、レビューを生成するために論文を取り込み、ターゲットの要約モデルを訓練する。
総合的な実験結果から、システム生成レビューは、人間によるレビューよりも、論文の多くの側面に触れる傾向にあることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-30T07:16:53Z) - Prior and Prejudice: The Novice Reviewers' Bias against Resubmissions in
Conference Peer Review [35.24369486197371]
現代の機械学習とコンピュータサイエンスのカンファレンスは、ピアレビューの品質に挑戦する応募の数が急増している。
いくつかのカンファレンスは、著者が論文の以前の提出履歴を宣言するよう促したり、要求したりし始めた。
本研究は、レビュー対象の提出が以前、類似の会場で拒否されたという知識から生じる偏見について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T09:35:37Z) - Mitigating Manipulation in Peer Review via Randomized Reviewer
Assignments [96.114824979298]
コンファレンスピアレビューにおける3つの重要な課題は、特定の論文に割り当てられる悪意のある試みであり、"Torpedo reviewing"である。
我々は、これらの課題を共通の傘の下にまとめ、レビュアーの割り当てのための(ランダム化された)アルゴリズムを示すフレームワークを提案する。
我々のアルゴリズムは、悪意のあるレビュアーが希望する論文に割り当てられる確率を50%に抑えつつ、完全な最適類似性の90%以上を割り当てることができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-29T23:55:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。