En general, el proceso es justo, pero debes conocer las reglas del juego. En particular, los revisores esperan que usted cite el trabajo relevante, estructure el documento de acuerdo con las expectativas de los revisores y use una metodología experimental comúnmente aprobada. Si su artículo se desvía demasiado de las expectativas de los revisores, puede ser rechazado injustamente.
Sin embargo, personalmente no creo que el sesgo sea un gran problema en el proceso de publicación científica. Por supuesto, existen sesgos, pero son razonablemente pequeños. ¡La variación es un verdadero asesino! Esto se debe a la variación en las opiniones, habilidades, antigüedad de los revisores (se cree que los estudiantes son los revisores más críticos) y sus estados de ánimo que son responsables de la mayor pena relacionada con la revisión por pares.
Puede modelar cada revisor como una variable aleatoria. Al simplificar un poco las cosas, podemos suponer que la calidad de su revisión se estima como un promedio de la calificación de cada revisor. Si el número de términos en este promedio es pequeño, dicho estimador está condenado a tener una alta varianza.
¿Porqué es eso? Porque las opiniones de expertos varían ampliamente. Si selecciona al azar a dos expertos, ¡estarán de acuerdo en una opinión solo en el 60-70% de todos los casos! Si las opiniones son independientes, el uso de expertos en [matemáticas] n [/ matemáticas] reduce la desviación estándar en [matemáticas] \ sqrt {n} [/ matemáticas]. Sin embargo, [matemáticas] n = 3 [/ matemáticas] es demasiado pequeño para hacer una reducción sustancial de la varianza.
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Por ejemplo, el reciente experimento de NIPS demostró que aproximadamente la mitad de los documentos aceptados no habrían sido aceptados si fueran revisados por un subconjunto diferente de revisores: Aprendizaje automático (teoría) Muchas personas incluso en la comunidad de aprendizaje automático se sorprendieron por este resultado. Sin embargo, estoy sorprendido por su sorpresa: ¿qué esperas si es probable que tu estimador tenga una gran varianza?
En teoría, podríamos solicitar opiniones de muchos expertos, pero en la práctica esto es inviable (demasiado lento y costoso).