Journal of Big Data Research
査読者のためのガイドライン
ジャーナルが査読に求めること：研究が本ジャーナルにふさわしいかどうか、根拠が主張を裏付けているかどうか、そして著者が何をする必要があるか。これらは2つの異なる問いであり、報告書ではこれらを区別してください。
- 査読方式
- 標準ではシングルブラインド方式。要望に応じてダブルブラインド方式の査読も利用できます。
- あなたの報告書
- 判定を下す編集者への助言
- 守秘義務
- 原稿は機密文書です
- 方針の全文
- 編集方針
招待の受諾または辞退
研究の本質を判断でき、編集者と合意した期間内に報告書を提出できる場合は、依頼をお引き受けください。原稿の一部は判断できるもののすべては判断できない場合は、お引き受けいただいたうえで、どの部分かをお知らせください。自らの限界を明示する査読は、明示しない査読よりも有用であり、編集者は補完的な査読者と組み合わせることができます。
利益相反がある場合は辞退してください。たとえば、著者との最近の共同研究、同じ所属機関、指導関係、競合する原稿の準備中、または結果に対する金銭的利害がある場合です。辞退は研究に対する評価ではなく、代わりの査読者を推薦していただけると助かります。
査読依頼自体が機密です。原稿やその存在を同僚と共有しないでください。また、編集者の同意なしに査読を学生や同僚に任せないでください。編集者の同意を得て共同査読者が関与する場合は、報告書にその氏名を記載してください。
次の場合は辞退してください
- 最近、著者と共同研究を行った
- 著者と同じ所属機関である、または指導関係にある
- 競合する研究を準備している
- 結果に対して金銭的または個人的な利害がある
- 原稿の本質を判断できない
- 合意した期間内に報告書を提出できない
2つの問い
適合性と根拠は別々に判断します
問い1
研究は本ジャーナルにふさわしいか
理論、手法、システム、データリソース、インターフェース、ガバナンス、または応用分野において、ビッグデータ研究に実質的な貢献をしているか。適格性は、新規性、データセットの規模、メカニズム、または実証された臨床的有益性には左右されません。確立された手法や追試も対象範囲に含まれます。
問い2
主張は裏付けられているか
対象範囲のページがその貢献の種類について定めている基準を用いて、原稿が実際に行っている主張に照らして根拠を読んでください。比較に関する主張には比較が必要であり、理論的な結果にはその前提が必要であり、応用的な知見にはその状況に適した検証が必要です。
両者を区別する
なぜ重要なのか
根拠が弱いことは、さらなる根拠を求める理由であって、研究を対象範囲外とする理由ではありません。2つの問いのどちらが推奨の決め手となっているかを述べることで、編集者は著者が対応できる判定通知書を書くことができます。
確認すべき点
データ
研究を判断できる程度に、資料の出所、網羅範囲、規模、準備が十分に記述されているか。データの利用可能性に関する声明があり、アクセスが制限されている場合はその制限が説明されているか。他の研究グループが、手法が何に対して実行されたかを把握できるか。
手法
手法が、パラメータおよび結果が得られた環境とともに、再現可能な形で記述されているか。前提が明記されているか。理論的な結果の場合、その論証は主張を裏付けているか。
評価
訓練用とテスト用の資料は分離されていますか。ベースラインは読者が通常選ぶものであり、公平な条件で評価されていますか。不確実性は報告されていますか。因果関係に関する主張の場合、識別仮定は正当化されていますか。
統計
検定はデザインとデータに適しているか。有意性だけでなく、効果量と区間が報告されているか。多重比較に対処しているか。サンプルは、そこから導かれた推論を裏付けているか。
主張
考察は根拠が裏付ける範囲内にとどまっているか。計算上の結果が患者や業務への効果として提示されていないか注意してください。それは別の主張であり、別の根拠が必要です。
報告
限界が明記されているか。該当する場合、倫理、同意、登録が報告されているか。図表は判読可能で、それ自体で理解できるものか。参考文献は正確で、先行研究が公正に示されているか。
報告書の作成
冒頭には、原稿が何を主張し、何に貢献していると理解したかを短く要約してください。これにより、編集者は論文が主旨を伝えられているかどうかを知ることができ、著者はどのように読まれたかを知ることができます。
次に、主要な指摘（結論が成り立つために変更しなければならない事項）と軽微な指摘を区別してください。指摘には番号を付け、該当する行またはセクションを示し、それぞれ何があれば解決するかを述べてください。追加の作業を求める場合は、どのような結果であれば納得できるかを述べてください。
原稿について、著者に向けて書いてください。編集者への機密のコメントは、別の欄に記入してください。ご自身の研究の引用を求めることは、その文献が論旨に必要な場合に限り適切であり、そのように正当化されるべきです。
推奨判定
- 採択
- 妥当であり、主張は裏付けられています。
- 修正（軽微な修正）
- 結論は成り立ちますが、特定の点について明確化が必要です。
- 修正（大幅な修正）
- 追究する価値はありますが、根拠または報告がまだ十分ではありません。
- 不採択
- 著者が合理的に追加できる根拠では主張を裏付けられないか、研究がビッグデータ研究に貢献していません。
推奨は助言です。編集者がその他の報告書とあわせて検討し、判定を下します。
機密保持、ファイルおよびAI
守秘義務
原稿とあなたの査読は機密です。いずれも共有せず、未発表の資料を利用せず、出版されるまで原稿を引用しないでください。
ファイル
査読報告の提出後、査読者はダウンロードした原稿ファイルを安全に削除すべきであり、未公表の資料を保持または使用してはなりません。
AIツール
査読者は、AIを査読の補助に使用する前に、本誌の許可を得なければなりません。許可された使用はすべて開示しなければならず、機密性が保証できない場所に原稿の機密内容をアップロードしてはなりません。
懸念の申し立て
剽窃、二重投稿、画像またはデータの改ざん、あるいは著者資格（オーサーシップ）の問題が疑われる場合は、具体的な根拠を添えて機密欄で編集者にお知らせください。著者に連絡したり、公に問題を提起したりしないでください。
修正版の査読と本ジャーナルの査読への参加
最初の版を査読した場合、修正版を読むよう依頼されることがあります。ご自身の指摘に照らして読んでください。指摘に対応しているか、その回答は妥当か。修正版は、変更箇所に新たな問題が生じている場合を除き、新たな論点を提起する機会ではありません。
本ジャーナルの査読を希望する研究者の方は、専門分野に関する短い説明と業績リストへのリンクを添えて、エディトリアルオフィスにご連絡ください。査読を行っても、査読者自身の投稿の査読において何ら有利になることはありません。