Bad smells in reviewers' reports? Text-mining the MDPI Open Peer Review Corpus - Archive ouverte HAL
Pré-Publication, Document De Travail (Preprint/Prepublication) Année : 2023

Bad smells in reviewers' reports? Text-mining the MDPI Open Peer Review Corpus

Résumé

Malpractice affecting the reviewing process is detrimental to science. We introduce methods to reveal evidence of peer review manipulation, such as template usage, citation manipulations or botched and meaningless reviewer reports. We apply and evaluate these methods on a corpus of reports.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04311568 , version 1 (28-11-2023)
hal-04311568 , version 2 (15-11-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04311568 , version 2

Citer

Gilles Hubert, Guillaume Cabanac, Cyril Labbé. Bad smells in reviewers' reports? Text-mining the MDPI Open Peer Review Corpus. 2023. ⟨hal-04311568v2⟩
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