Recientemente recibí reseñas de un artículo que envié a una revista de Elsevier, con 2 revisores. Uno tuvo algunos comentarios menores y recomendó revisiones menores, mientras que el segundo revisor recomendó el rechazo total y fue muy vehemente al respecto.
Las preocupaciones del segundo revisor eran básicamente que él cree que una de las bases de datos utilizadas en el artículo (que se utiliza en muchos otros estudios publicados en esta revista) es completamente inválida, pero para respaldar su afirmación, publicaron enlaces a un montón de artículos de blog. . Sin embargo, en general, fueron muy despectivos con el periódico en casi todas las formas posibles debido a eso.
El editor le dio al periódico una decisión de "revisión importante". Si bien creo que podemos responder a los comentarios, no parece que el segundo revisor esté convencido, independientemente de lo que respondamos, si cree que la base de datos no es válida. También he leído que si un artículo recibe una recomendación de "rechazo total" incluso de un revisor, la probabilidad de que sea aceptado es básicamente cero, independientemente de lo que digan los otros revisores.
¿Alguna idea sobre cómo proceder?
He revisado con éxito un artículo con un rechazo de un revisor, a través de una revisión mayor, en un artículo aceptado. Definitivamente es posible. Escribiría su mejor revisión e incluiría una carta de presentación redactada y redactada con mucha fuerza (pero cortés y profesionalmente) que aborde directamente los puntos del revisor, incluido el hecho de que usar publicaciones de blog como contraevidencia está fuera de las normas del campo. Si el revisor puede señalar publicaciones académicas revisadas por pares que respaldan sus puntos negativos, entonces eso podría ser evidencia suficiente para rechazar el artículo, pero de lo contrario, esa evidencia no es muy sólida.
Quien decide sobre la aceptación o rechazo de su trabajo es el editor, no los revisores. En un ejemplo extremo, no debe temer que su trabajo sea rechazado debido a una revisión que dice nada más que:
Recomiendo rechazar este artículo por culpa del pescado.
El editor simplemente incluiría en la lista negra al revisor y solicitaría otro. Por supuesto, la realidad es más compleja, pero puede suponer que los editores dan menos valor a las revisiones que muestran poco esfuerzo por parte del revisor, recurren a argumentos cuestionables o parecen completamente desequilibradas en su evaluación. Además, si los autores abordan de manera convincente la crítica de un revisor, esto también se tendrá en cuenta en la decisión.
Con respecto a su caso particular: Si la crítica negativa hubiera convencido completamente al editor de que es imposible o muy poco probable que salve su artículo, lo habría rechazado, lo que obviamente no hizo. Además, si la revista acepta muchas publicaciones utilizando esta base de datos, el editor debería estar muy preocupado si las críticas del revisor a la base de datos le convencen. Es muy posible que el editor solo quiera que usted responda a posibles críticas menores de este revisor y dé algún argumento de que su elección de datos fue válida.
Por lo tanto, revise el documento lo mejor que pueda, abordando tantas críticas como sea razonablemente posible (es decir, manténgase fiel a su evaluación de la realidad y no cambie sus afirmaciones simplementeporque el revisor quiere que lo hagas). En la carta de respuesta, aborde las críticas del revisor o de las publicaciones de blog sobre la base de datos, lo que normalmente debería poder hacer. Hay algunas excepciones de esto último, por ejemplo, si solo está utilizando datos de otro campo como punto de referencia para un método (en cuyo caso la validez de los datos no es tan problemática para su trabajo de todos modos), si el argumento se basa en estudios extensos (en cuyo caso puede recurrir a argumentar que estos estudios deben ser revisados por pares), o si existe una brecha considerable entre la adquisición de datos y la evaluación en su campo (en cuyo caso, no es su responsabilidad resolver estos problemas). Sin embargo, si no puede responder a las críticas en absoluto, es posible que haya algún problema con los datos.
Capitán Emacs
bit a bit
david ketcheson