Trabajé en un problema de visión por computadora hace tres años, redacté un artículo y lo envié a una revista de primer nivel. Mi refutación a los revisores respondió a la mayoría de sus preocupaciones, excepto al comentario "se requieren más resultados", por lo que fue rechazado. Para entonces había cambiado de trabajo, pero quería que se publicara este artículo, así que rápidamente hice algunos cambios y lo envié a otra revista, después de dos rondas de idas y venidas con los revisores, el editor lo rechazó diciendo: "Vuelve con más resultados". . No tengo acceso a los datos porque he cambiado de trabajo, por lo que "más resultados" está fuera de discusión.
Ahora estoy jugando con la idea de publicar este artículo en una revista de acceso abierto (donde creo que mis posibilidades de publicarlo son altas) o en Arvix.org.
¿Debo buscar una revista de acceso abierto de baja calidad o arXiv.org? Quiero que mi trabajo esté ahí fuera. Puede que no sea un trabajo premiado, pero es una investigación y quiero que salga a la luz.
¿Cómo afecta la publicación en una revista de acceso abierto de baja calidad (o arXiv) a las posibilidades de un candidato al solicitar un trabajo? Sé que algunas personas que contratan utilizan un sistema de puntos, es decir, revista de grado A = 5 puntos, etc. ¿Tienen un "sistema de puntos negativos" para revistas de acceso abierto de baja calidad?
Primero: Pon tu papel en el arxiv. Es un servidor de preimpresión. Luego, el trabajo está "allá afuera" y aún puede enviarlo a cualquier revista razonable (como se indica en los comentarios, no todas las revistas aceptan artículos que ya están en un servidor de preimpresión, así que verifique eso con anticipación). Así que mi respuesta corta es: haz ambas cosas.
¿Sus resultados solo se pueden reproducir en un conjunto de datos específico (aquel al que ya no tiene acceso)?
Si "se requieren más resultados" es el comentario que recibió de dos revistas diferentes, le sugiero que intente proporcionar exactamente eso. Por supuesto, se entiende que tener acceso a datos adecuados no siempre es fácil, pero a menudo es un requisito. Por lo tanto, creo que valdría la pena si pudiera intentar obtener una recopilación de datos diferente en la que pueda realizar más experimentos. Además, si repite los que ya hizo en el primer conjunto de datos, esto solo puede fortalecer sus resultados.
Esto puede ser mucho trabajo, pero recuerde, si sus hallazgos no se pueden aplicar a nada más que a un conjunto de datos al que casi nadie tiene acceso (incluido usted), entonces sus resultados tienen poco valor.
JeffE
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