Akran Değerlendirme Yöntemleri: Kuramsal Temeller, Uygulama Modelleri ve Güncel Tartışmalar

Bu çalışmada, bilimsel yayıncılığın temel yapı taşlarından biri olan akran değerlendirme sisteminin kuramsal temelleri, uygulama modelleri ve güncel tartışmaları ele alınmaktadır. Tek kör, çift kör, açık/şeffaf hakemlik ile kademeli ve taşınabilir değerlendirme modelleri karşılaştırmalı olarak incelenmiş; her bir yöntemin bağlama bağlı olarak değişen güçlü ve sınırlı yönleri ortaya konmuştur. Tek kör model pratiklik sağlamakla birlikte önyargı riski taşırken, çift kör sistemin tarafsızlık ve fırsat eşitliğini güçlendirdiği değerlendirilmektedir. Açık hakemlik uygulamalarının şeffaflığı artırdığı; ancak sosyal baskı ve çekingenlik gibi yan etkiler doğurabildiği belirtilmiştir. Kademeli ve taşınabilir değerlendirme modellerinin ise süreç verimliliğini artırdığı, ancak etik şeffaflık gerektirdiği vurgulanmaktadır. Çalışmada ayrıca, yapay zekâ araçlarının hem yazım hem de değerlendirme süreçlerine dâhil olmasının oluşturduğu etik ve metodolojik tartışmalar ele alınmıştır. Yapay zekânın destekleyici bir araç olarak kullanılabileceği; ancak nihai bilimsel ve etik sorumluluğun insan araştırmacılar ve hakemlerde kalması gerektiği vurgulanmaktadır. Sonuç olarak, evrensel bir “ideal model” bulunmadığı, hakem eğitimi, etik yönetişim ve disipline özgü model tercihlerinin sistematik biçimde güçlendirilmesinin gerekliliği ifade edilmektedir. Bu çerçevede akran değerlendirmenin, şeffaf, adil ve kapsayıcı bir yapıya doğru evrilmesi temel hedef olarak önerilmektedir. This study examines the theoretical foundations, application models, and current debates surrounding peer review, which remains a cornerstone of scientific publishing and academic quality assurance. Different peer-review models—single-blind, double-blind, open/transparent review, and cascade/portable review—are comparatively evaluated in terms of their strengths and limitations within varying disciplinary and institutional contexts. While the single-blind model offers practicality and ease of implementation, it carries a persistent risk of bias. The double-blind model, by contrast, is found to enhance impartiality and equal opportunity, although complete anonymity is not always achievable. Open peer review promotes transparency and accountability but may also create social pressure and reluctance to critique. Cascade and portable review systems improve process efficiency, yet require careful ethical governance to ensure fairness and clarity.In addition, the study discusses the emerging role of artificial intelligence tools in both manuscript preparation and evaluation processes. AI may function as a supportive resource; however, ultimate scientific and ethical responsibility must remain with human authors and reviewers. The analysis concludes that there is no universally “ideal” peer-review model. Instead, strengthening reviewer training, institutionalizing ethical governance, adopting discipline-specific model preferences, and positioning AI tools as complementary rather than substitutive mechanisms are identified as key priorities. These measures are expected to support the evolution of a more transparent, fair, and inclusive peer-review ecosystem.