首先，我们将原标题中的'Agreement between raters with kappa”翻译成中文，表示为'使用kappa值计算不同评估人之间的一致性”，再'using tidyverse and looping functions to pivot the data”翻译成'使用tidyverse和循环函数转置数据”，组成完整的中文标题：'使用kappa值计算不同评估人之间的一致性，使用tidyverse和循环函数转置数据（数据集）”。

接下来，给出解决方法。我们可以使用tidyverse包中的函数，将数据转置成适合计算kappa值的格式。

示例代码如下：

library(tidyverse)

# 读入数据集
data <- read_csv("data.csv")

# 转置数据
data_transposed <- data %>%
  pivot_longer(cols = -id, names_to = "rater", values_to = "score") %>%
  pivot_wider(names_from = id, values_from = score) %>%
  select(-rater)

# 计算kappa值
kappa_result <- data_transposed %>%
  dplyr::select(-1) %>%
  as.matrix() %>%
  kappa() 

# 输出结果
print(kappa_result)

在这段代码中，我们首先读入数据集，然后使用pivot_longer()函数将数据转置成长格式（long format），再使用pivot_wider()函数将数据转置成宽格式（wide format），并选择不需要的列。最后，我们使用kappa()函数计算kappa值，并输出结果。

需要注意的是，在运行这段代码前，需要先安装和加载tidyverse包。