Peer review is an integral component of scientific research. The quality of peer review, and consequently the published research, depends to a large extent on the ability to recruit adequate reviewers for submitted papers. However, finding such reviewers is an increasingly difficult task due to several factors, such as the continuous increase both in the production of scientific papers and the workload of scholars. To mitigate these challenges, solutions for automated association of papers with "well matching" reviewers - the task often referred to as reviewer assignment problem (RAP) - have been the subject of research for thirty years now. Even though numerous solutions have been suggested, to our knowledge, a recent systematic synthesis of the RAP-related literature is missing. To fill this gap and support further RAP-related research, in this paper, we present a scoping review of computational approaches for addressing RAP. Following the latest methodological guidance for scoping reviews, we have collected recent literature on RAP from three databases (Scopus, Google Scholar, DBLP) and, after applying the eligibility criteria, retained 26 studies for extracting and synthesising data on several aspects of RAP research including: i) the overall framing of and approach to RAP; ii) the criteria for reviewer selection; iii) the modelling of candidate reviewers and submissions; iv) the computational methods for matching reviewers and submissions; and v) the methods for evaluating the performance of the proposed solutions. The paper summarises and discusses the findings for each of the aforementioned aspects of RAP research and suggests future research directions.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员