In verschiedenen Disziplinen wurde und wird mit unterschiedlichen Begutachtungsverfahren experimentiert. Die Erfahrungen dabei sind unterschiedlich, und oft wird darüber vor allem anekdotisch oder in semi-öffentlichen Kreisen berichtet (wie z.B. von der DH2020). Ein Grund dafür ist sicher, dass es schwer ist, belastbare, vergleichende Studien zum Thema durchzuführen, da der Review-Prozess als sensibel gilt und eine große Zahl an Faktoren die Ergebnisse beeinflussen. Ein solches Experiment – das sich nicht mit open vs. blind beschäftigt hat, sondern mit der Konsistenz von Begutachtung im Allgemeinen – ist das sog. NeurIPS-Experiment (Cortes/Lawrence 2021): Dabei wurden 10% oder 170 der Einreichungen bei der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">machine-learning</hi>-Konferenz NeurIPS zwei unabhängigen Programmkommittees zugewiesen, die selbstständig ihre Entscheidung getroffen haben (angenommen wurden Beiträge, wenn sie von mind. einem Komitee angenommen wurden). Bei ca. einem Viertel der Beiträge kamen die Kommitees zu unterschiedlichen Entscheidungen. Auch wenn dieses Experiment sich nicht mit open vs. blind beschäftigt, zeigt es vielleicht einen Weg auf, wie generell eine Qualitätssicherung des Reviewprozesses aussehen könnte. Zu Bedenken ist allerdings, dass eine Übertragung von Verfahren aus anderen Disziplinen schon deswegen schwierig ist, weil diese sich in Größe, Diversität, Kompetitivität und Publikationspraxis massiv unterscheiden.