Módulo de evaluación por pares en abierto para repositorios de acceso abierto

Perakakis, Pandelis, Ponsati-Obiols, Agnès, Bernal , Isabel, Sierra, Carles, Osman, Nardine, Mosquera-de-Arancibia, Concha and Lorenzo, Emilio Módulo de evaluación por pares en abierto para repositorios de acceso abierto., 2016 . In VI Conferencia Internacional BIREDIAL/ISTEC - 2016, San Luis Potosí (México), 17-19 October 2016. (Unpublished) [Conference paper]

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English abstract

We present the first open peer review module for open access repositories. The module, designed in this first stage for integration with DSpace repositories, in order to avoid “inbreeding”, enables any scholar to offer a qualitative and quantitative evaluation of any research object hosted in a compliant repository. Weighted reputation metrics are calculated for articles, reviews, authors and reviewers. An advanced search function allows repository users to filter or sort research objects based on their reputation, which it is calculated based on the reviews received. The integration of peer review in repositories promotes open scholarship by enabling a direct, open and transparent collaboration between authors and reviewers, and produces novel metrics directly reflecting the perceived quality of a research work by expert peers, contrary to current available metrics that only indirectly account for quality through usage statistics. Reviewers of the work and the authors of the work (right of reply) at the repository data base can comment on the reviews of that work. This option may be extended to all specialists in the field registered at the repository but without taking them into account in metrics. The open peer review module has already been installed in two major Spanish repositories (DIGITAL.CSIC, e-IEO) with promising initial results.

Spanish abstract

Presentamos el primer módulo de revisión por pares abierto para repositorios de acceso abierto. El módulo, diseñado en esta primera etapa para la integración con repositorios DSpace, para evitar ‘endogamia’, permite a cualquier especialista ofrecer una evaluación cualitativa y cuantitativa de cualquier trabajo de investigación alojado en un repositorio compatible. El sistema se apoya en el uso de métricas ponderadas de reputación para artículos, revisiones, autores y revisores. Una función de búsqueda avanzada permite a los usuarios del repositorio filtrar u ordenar los trabajos de investigación por su reputación, que se calcula basándose en las revisiones que recibe. La integración de la revisión por pares en los repositorios promueve la discusión abierta al permitir una colaboración directa, abierta y transparente entre los autores y los revisores, y produce nuevas métricas que reflejan directamente la calidad de un trabajo de investigación percibida por los colegas expertos, al contrario que las métricas actuales disponibles que dan cuenta de la calidad solo de manera indirecta a través de las estadísticas de uso. El sistema de revisión por pares implementado permite que los revisores de un trabajo y los autores del mismo (derecho de réplica) que estén en la base de datos del repositorio pueden hacer comentarios sobre las revisiones del trabajo. Esta es una opción que podría ser ampliada a todos los especialistas en la materia registrados en el repositorio pero sin tenerlos en cuenta en las métricas. El módulo de revisión por pares en abierto ya se ha instalado en dos importantes repositorios españoles (DIGITAL.CSIC, e-IEO) con resultados iniciales prometedores.

Item type: Conference paper
Keywords: Revisión por Pares en Abierto; Métricas; Reputación; DSpace; DIGITAL.CSIC; e-IEO. Open peer review; metrics; Reputation
Subjects: B. Information use and sociology of information > BZ. None of these, but in this section.
E. Publishing and legal issues. > ED. Intellectual property: author's rights, ownership, copyright, copyleft, open access.
H. Information sources, supports, channels. > HS. Repositories.
Depositing user: Emilio Lorenzo
Date deposited: 27 Oct 2016 14:19
Last modified: 27 Oct 2016 14:19
URI: http://hdl.handle.net/10760/30132

References

Osman, N., Provetti, A., Riggi, V., & Sierra, C. (2014). MORE: Merged Opinions Reputation Model. En: Proceedings of the 12th European Workshop on Multi-agent Systems (EUMAS 2014). Springer.

Sabater-Mir, J. and Sierra, C. (2005) Review on computational trust and reputation models. Artificial Intelligence Review, 24:33–60.


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