¿Qué ganan los evaluadores si realizan una revisión por pares?

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1585

Palabras clave:

revistas científicas, artículos científicos, revisión por pares, evaluación, retribución, ecosistema de publicación científica, modelos de publicación, ética, integridad

Resumen

A partir de la pregunta: qué ganan los evaluadores si realizan una revisión por pares, este artículo inicia dando cuenta de la relevancia de este proceso en la publicación científica, describiendo su importancia y los retos asociados, estableciendo que este proceso editorial se encuentra en crisis por diversas razones, principalmente relacionadas con el nivel de especialización que implica, las condiciones que idealmente debe cumplir un revisor y la falta de expertos disponibles y dispuestos a realizar esta labor, usualmente voluntaria. A partir de este contexto, se procede a presentar la respuesta a tal pregunta bajo tres apartados relacionados con las posibles retribuciones y compensaciones que pueden existir para los investigadores que realicen tal actividad, las cuales pueden representar algunas recompensas atractivas y fomentar la realización de la revisión por pares, pero que no están exentas de debates y controversias, que deben ser considerados cuidadosamente por los editores de revistas científicas: 1) reconocimientos morales y de enriquecimiento personal; 2) retribuciones en especie; y 3) el extraño caso del pago por la revisión por pares.

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Biografía del autor/a

Juan D. Machin-Mastromatteo, Universidad Autónoma de Chihuahua

Profesor en la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACH) y miembro del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel II). Doctor en Ciencias de la Información y Comunicación (Tallinn University), Maestro en Bibliotecas Digitales y Aprendizaje (Oslo University College; Tallinn University; y Parma University) y Licenciado en Bibliotecología (Universidad Central de Venezuela). Especialista en alfabetización informacional, investigación acción, bibliometría, acceso abierto y bibliotecas digitales. Tiene más de 130 publicaciones científicas. Ha facilitado más de 40 cursos y ha participado en más de 120 eventos internacionales como ponente, panelista, organizador o moderador. Es Editor Asociado de las revistas Information Development (SAGE) y Revista Estudios de la Información (UACH). Miembro de los comités editoriales de The Journal of Academic Librarianship (Elsevier) y de IE Revista de Investigación Educativa (Red de Investigadores Educativos de Chihuahua). En Information Development publicó, de 2015 a 2020, la columna Desarrollando América Latina. En 2019 creó el Proyecto Juantífico. A partir de 2022 es coanfitrión de InfoTecarios podcast. Desde 2023 publica la sección Escuela de editores en la Revista Estudios de la Información.

Citas

Agredo-Machin, D., Romo-González, J. R., Machin-Mastromatteo, J. D., y González-Quiñones, F. (2022). Personality traits as drivers of the scientific production: Information, scientific and academic literacies implications. Communications in Computer and Information Science, 1533, 290-301. https://doi.org/10.1007/978-3-030-99885-1_25

Cabanac, G. [@gcabanac]. (17 de marzo de 2024). #ChatGPT “regenerate response” fingerprint in reviewers' reports: I found some in @MDPIOpenAccess journals, e.g., https://pubpeer.com/publications/E6F750F5DE06F5C90B0455E1AB4563 and https://pubpeer.com/publications/BA15B2C19EFBD3694FB87FBA095AAC. It seems that fancy adjectives are good predictors, too... Is peer review doomed? https://x.com/mishateplitskiy/status/1769433162122232127 [Tweet]. X. https://bit.ly/3xqIMFY

Ease. (2018). Taylor & Francis to pay reviewers in fast track publishing service. https://bit.ly/3XGT6nQ

Elsevier. (2024). Reviewer Hub. https://reviewerhub.elsevier.com

Liang, W., Izzo, Z., Zhang, Y., Lepp, H., Cao, H., Zhao, X., Chen, L., Ye, H., Liu, S., Huang, Z., McFarland, D. A., y Zou, J. Y. (2024). Monitoring AI-modified content at scale: A case study on the impact of ChatGPT on AI conference peer reviews. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.07183

Machin-Mastromatteo, J. D. (2023). Implicaciones y políticas editoriales de la inteligencia artificial. Revista Estudios de la Información, 1(2), 123-133. https://doi.org/10.54167/rei.v1i2.1448 

Meadows, A. (2019). Let’s add peer review information to ORCID records. https://bit.ly/3RLoPk2

Open Researcher and Contributor ID. (s.f.). Peer reviews. https://bit.ly/3zsk7Bc

Publishing with Integrity. [@fake_journals]. (11 de enero de 2022). Hi @NatureNeuro, not your interest in #OpenScience. Could you participate in our one click survey that asks whether reviewers should be paid given the new Accelerated Publication route that has been introduced by @tandfonline. Would also appreciate a RT. https://buff.ly/3f5SdOa [Tweet]. X. https://bit.ly/4ctOplw

Publons. (2018). 2018 Global state of peer review. https://bit.ly/3zisI9D

Singh Chawla, D. (2024). Is ChatGPT corrupting peer review? Telltale words hint at AI use. Nature, 628(8008), 483–484. https://doi.org/10.1038/d41586-024-01051-2

Stoop, J. (2020). Introducing Reviewer Hub. https://bit.ly/4eCBHmn

Taylor & Francis. (2022). Accelerated Publication clarification. https://bit.ly/3RMfKY5

Taylor & Francis. (2024). Accelerated Publication. https://bit.ly/3L7rEYJ

Vines, T., y Mudditt, A. (2021). What’s wrong with paying for peer review? The Scholarly Kitchen. https://bit.ly/3xxV0fY

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Publicado

2024-06-30

Cómo citar

Machin-Mastromatteo, J. D. (2024). ¿Qué ganan los evaluadores si realizan una revisión por pares?. Revista Estudios De La Información, 2(1), 136–145. https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1585
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