Setelah paham 6 dimensi yang dievaluasi, ini adalah alur 5 fase untuk mereview manuscript secara sistematis. Yang penting di sini: review report yang dihasilkan harus berformat Major + Minor comments, sesuai standar reviewer Q1.
Etika & batasan: hal penting yang harus diperhatikan
Sebelum Anda menerapkan workflow di atas, ada 3 batasan etika yang sangat penting untuk reviewer Q1 yang menggunakan AI:
Pertama, kebijakan AI jurnal. Mayoritas jurnal Q1 (Elsevier, Springer Nature, Wiley, IEEE, dll.) sudah punya kebijakan eksplisit tentang penggunaan AI dalam peer review. Sebagian melarang upload manuscript ke AI tools cloud-based karena melanggar kerahasiaan author. Cek policy jurnal sebelum upload manuscript ke NotebookLM. Beberapa jurnal hanya mengizinkan AI untuk membantu menyusun komentar setelah Anda baca manual, bukan untuk analisis penuh.
Kedua, kerahasiaan & confidentiality. Manuscript yang Anda review adalah dokumen rahasia milik author dan editor. Walaupun NotebookLM punya kebijakan privacy yang baik, pertimbangkan: data Anda upload ke cloud Google. Untuk jurnal yang sangat sensitif (medical, defense, IP-heavy), pertimbangkan mereview manual saja dan hanya pakai NotebookLM untuk jurnal acuan publik.
Ketiga, penilaian tetap milik Anda. AI bisa membantu mendeteksi pola, tapi keputusan akhir (accept/reject, major/minor, kekuatan komentar) harus tetap merefleksikan ekspertise Anda. Jangan pernah submit review report yang murni AI-generated — ini melanggar kontrak reviewer dan merugikan author. Pakai output NotebookLM sebagai draft awal yang Anda edit, validasi, dan personalisasi.
Tips reviewer Q1 yang sering luput
Tone konstruktif lebih penting dari ketajaman. Reviewer Q1 yang dihormati menulis kritik tajam tapi membangun. Hindari kata-kata seperti “salah”, “lemah”, “tidak kompeten” — ganti dengan “perlu diperjelas”, “akan lebih kuat jika”, “pertimbangkan untuk”. NotebookLM dengan persona “reviewer ketat tapi konstruktif” otomatis menyesuaikan tone ini.
Major comments harus actionable. Setiap major comment harus jelas: (1) apa masalahnya, (2) di mana lokasinya (halaman/section), (3) saran konkret perbaikan. Pakai Tabel matriks rekomendasi di Fase 4 untuk strukturisasi ini sebelum dirangkai jadi narasi.
Severity matrix membantu putusan rekomendasi. Aturan praktis: kalau ada >3 major issues fundamental → reject atau major revision. Kalau 1-2 major issues bisa diperbaiki → major revision. Kalau hanya minor → minor revision atau accept. Tabel di Fase 4 jadi basis objektif untuk keputusan ini.
Latih steel-manning sebelum reject. Sebelum putuskan reject, lakukan satu prompt terakhir: “Bayangkan author sangat kompeten dan paper ini lolos review di Nature. Apa argumen terkuat untuk mempertahankannya?” Kalau Anda tidak bisa menemukan satupun argumen kuat, baru reject. Ini melindungi Anda dari bias dan menjaga integritas review.