同行评审

同行评审是指在决定资助或发表前，由专家对grant申请和研究手稿进行评估和筛选的过程。

期刊将定期在官网上鸣谢参与同行评审的青年编委

新冠疫情爆发后，出版物数量激增，给该系统带来了额外压力，这促使人们开始关注提高同行评审速度和效率的方法——各期刊纷纷进行试验，从给评审人付费到提供更结构化的指导，不一而足。

随着这一系统所承受的压力越来越大，许多研究人员指出，期刊上出现的低质量或错误百出的研究，正表明同行评审系统未能坚守严谨性。

马里兰大学帕克分校的科学史学家梅林达·鲍德温研究过学术界同行评审系统的发展，她说，虽然有些期刊会采用外部评审，但许多编辑完全根据自己或一小群学术专家的专业知识来判断要发表什么内容。

“很少有对同行评审系统的分析会考虑到这些非正式的内容。

那些推动提高同行评审系统透明度的人也认为，此举有助于提升评审质量——他们鼓励期刊将评审报告与已发表论文一同公开，并让评审人署名。

伯格斯特龙（Bergstrom）和格罗斯（Gross）在对同行评审系统压力的数学建模中写道：“同行评审界的大部分负担，源于需要为已被其他期刊拒绝的手稿重新征集评审意见。

纽约市的心理学家兼博主亚当·马斯特罗亚尼（AdamMastroianni）曾批评当前的同行评审系统既昂贵又低效，他说：“科学上的每一个重大突破，都伴随着有人说这是不可能实现的。

但多数人（57%）认为使用AI通过回答手稿相关问题辅助同行评审是可接受的。

“作为编辑，你收到的同行评审报告并不总是全面的。

“我很高兴看到人们认为使用AI撰写同行评审报告不可接受，但更令我惊讶的是，似乎有不少人认为AI辅助人类审稿人也不合适，”学术传播顾问克里斯·伦纳德（ChrisLeonard）说，他在通讯《Scalene》中撰写关于AI和同行评审发展的文章（伦纳德同时担任印度孟买跨国公司CactusCommunications的产品解决方案总监）。

使用AI生成初始同行评审报告更不被看好——超过60%的受访者认为不合适（其中约四分之一提到隐私问题）。

2018年，Publons网站（现归分析公司科睿唯安所有）的一份报告分析了2013-2017年间，在一个广泛使用的同行评审工作流工具中提交的超过1000万份手稿的匿名信息。

愈发繁重的科研、教学和管理职责对研究人员的时间安排提出了更高要求，使他们难以承担额外的同行评审工作。

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同行评审危机：如何修复这一不堪重负的系统

2024年，在约3000名受访者中，有一半的人表示，在过去三年里，他们收到的同行评审请求数量有所增加（参见go.

但是，同行评审也是一项繁重的工作，而且随着稿件量不断增加，有时寻找审稿人并非易事，同行评审人也承受着更大的压力。

这一变化是应对同行评审劳动力危机的一种日益流行的办法。

研究人员表示，他们认为这次试验是成功的——不过，获得资助的人“不像通过同行评审获得资助时那样开心”，范德米尔说。