Qu’est-ce que l’évaluation en aveugle ?
L’évaluation en aveugle est une évaluation par les pairs dans laquelle les identités sont cachées. Le terme sert à la fois pour l’évaluation en simple aveugle et en double aveugle ; cette entrée porte sur l’évaluation en simple aveugle : les évaluateurs savent qui sont les auteurs, mais les auteurs ne savent pas qui a évalué leur travail. Beaucoup d’éditeurs disent maintenant « anonymisée » ou « anonyme » plutôt qu’« en aveugle ».
Évaluation en simple, double et triple aveugle
- Simple aveugle (simple anonymat) : évaluateurs anonymes, auteurs connus. Toujours le modèle le plus courant en sciences.
- Double aveugle (double anonymat) : évaluateurs et auteurs tous deux anonymes. Courant en sciences humaines et sociales.
- Triple aveugle : l’éditeur ne connaît pas non plus les auteurs.
- Évaluation ouverte : pas d’anonymat ; les identités, et parfois les rapports, sont publics.
Avantages de l’évaluation en simple aveugle
- Les évaluateurs peuvent critiquer librement sans craindre de conséquences de la part d’auteurs plus gradés.
- Les évaluateurs peuvent vérifier si les travaux antérieurs des auteurs sont pertinents ou se recoupent.
- C’est facile à mettre en œuvre : les auteurs n’ont pas à anonymiser leurs manuscrits.
Limites
- Biais : connaître les auteurs peut influencer le jugement. Dans une étude publiée dans PNAS (Tomkins, Zhang et Heavlin, 2017), les évaluateurs en simple aveugle d’un colloque d’informatique favorisaient davantage les articles d’auteurs célèbres et d’institutions de premier plan que les évaluateurs en double aveugle.
- Responsabilité : des évaluateurs anonymes peuvent être négligents ou durs sans conséquences.
Ce que cela signifie pour les auteurs
- Vérifiez quel modèle la revue emploie dans ses consignes de soumission ; pour l’évaluation en simple aveugle, vous n’avez pas à retirer votre nom.
- Répondez aux évaluateurs de façon professionnelle, point par point, même si vous ne pouvez pas savoir qui ils sont (voir la demande de révision).
- Si vous soupçonnez un conflit d’intérêts, dites-le à l’éditeur et non à l’évaluateur.
Cas d'usage: IA pour chercheurs