p Uma equipe de cientistas liderada por um astrônomo da Michigan State University descobriu que um novo processo de avaliação de projetos de pesquisa científica propostos é tão eficaz - se não mais - do que o método tradicional de revisão por pares. p Normalmente, quando um pesquisador envia uma proposta, a agência de financiamento então pede a um número de pesquisadores naquele campo específico para avaliar e fazer recomendações de financiamento. Um sistema que às vezes pode ser um pouco pesado e lento - não é uma ciência exata.

p "Como em todos os empreendimentos humanos, este tem falhas, "disse Wolfgang Kerzendorf, professor assistente nos departamentos de Física e Astronomia da MSU, e matemática computacional, Ciência e Engenharia.

p Detalhado na publicação Astronomia da Natureza , Kerzendorf e colegas testaram um novo sistema que distribui a carga de trabalho de revisão de propostas de projetos entre os proponentes, conhecido como abordagem de "revisão por pares distribuída".

p Contudo, a equipe o aprimorou usando dois outros recursos novos:o uso de aprendizado de máquina para combinar os revisores com as propostas e a inclusão de um mecanismo de feedback na revisão.

p Essencialmente, este processo consiste em três recursos diferentes projetados para melhorar o processo de revisão por pares.

p Primeiro, quando um cientista envia uma proposta para avaliação, ele ou ela é primeiro convidado a revisar vários dos artigos de seus concorrentes, uma forma de diminuir a quantidade de artigos que uma pessoa é solicitada a revisar.

p "Se você diminuir o número de avaliações que cada pessoa precisa fazer, eles podem gastar um pouco mais de tempo com cada uma das propostas, "Kerzendorf disse.

p Segundo, usando computadores - aprendizado de máquina - as agências de financiamento podem combinar o revisor com propostas de campos em que são especialistas. Este processo pode tirar o preconceito humano da equação, resultando em uma revisão mais precisa.

p "Basicamente, olhamos para os artigos que os leitores em potencial escreveram e damos a essas pessoas propostas que elas provavelmente são boas em julgar, "Kerzendorf disse." Em vez de um revisor relatar sua experiência, o computador faz o trabalho. "

p E terceiro, a equipe introduziu um sistema de feedback no qual a pessoa que enviou a proposta pode julgar se o feedback que recebeu foi útil. Em última análise, isso pode ajudar a comunidade a recompensar os cientistas que fazem críticas construtivas de maneira consistente.

p "Esta parte do processo não é sem importância, "Kerzendorf disse." Um bom, a revisão construtiva é um bônus, uma recompensa pelo trabalho que você colocou na revisão de outras propostas. "

p Para fazer o experimento, Kerzendorf e sua equipe consideraram 172 propostas enviadas em que cada uma solicitava o uso dos telescópios do Observatório Europeu do Sul, um observatório terrestre de 16 nações na Alemanha.

p As propostas foram analisadas da maneira tradicional e usando a revisão por pares distribuída. Os resultados? Do ponto de vista estatístico, era aparentemente indistinguível

p Contudo, Kerzendorf disse que este foi um novo experimento testando uma nova abordagem para avaliar a pesquisa de revisão por pares, um que poderia fazer a diferença no mundo científico.

p "Embora pensemos de forma muito crítica sobre a ciência, às vezes não temos tempo para pensar criticamente sobre como melhorar o processo de alocação de recursos na ciência, "disse ele." Esta é uma tentativa de fazer isso. "