Med den volym manuskript som lämnas in för publicering växer varje år, brister i peer review (t.ex. Långa granskningstider) blir allt tydligare. Redaktionella strategier, riktlinjer för att påskynda processen och minska redaktörernas arbetsbörda, behandlas som affärshemligheter av förlag och delas inte offentligt. För att förbättra effektiviteten i sina strategier ställs redaktörer i små publiceringsgrupper inför en iterativ försöks- och terrorstrategi. Vi visar att Cartesian Genetic Programmering, en naturinspirerad evolutional algoritm, dramatiskt kan förbättra redaktionella strategier. Den artificiellt utvecklade strategin minskade granskningsprocessens varaktighet med 30 %, utan att öka antalet granskare (jämfört med en typisk människoutvecklad strategi). Evolutionära beräkningar har vanligen använts i tekniska processer eller biologiska ekosystem. Våra resultat visar att genetiska program kan förbättra verkliga sociala system som vanligtvis är mycket svårare att förstå och kontrollera än fysiska system.
REF utforskade en evolutionär algoritm för att förbättra redaktionella strategier i peer review.
Artificial intelligence in peer review: How can evolutionary computation support journal editors?
{'venue': 'PONE 0184711 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science', 'Physics']}