Statistical reporting deficiencies in environmental toxicology
Notice bibliographique
Résumé
Null hypothesis significance testing is one of the most widely used forms of statistical testing in environmental toxicology. In this short communication, the authors show that the reporting of statistical information when using null hypothesis significance testing is frequently inadequate in environmental toxicology research. The authors demonstrate this by analyzing the statistical information reported for papers employing t tests or analyses of variance in the Environmental Toxicology section of Environmental Toxicology and Chemistry in 2010, which comprised 68% of papers published by this journal in that year. Of these papers, 60% fail to report exact p values, 85% fail to provide degrees of freedom, and 90% fail to report critical effect sizes. Statistical power was reported in only <2% of the published papers. The insufficient provision of statistical information makes interpretation of study results by reviewers and readers difficult. Consistently reporting exact p values with degrees of freedom, considering and explicitly stating biologically relevant critical effect sizes, and reporting statistical power associated with nonsignificant results would be easy to implement and would promote scientific progress in environmental toxicology through increased statistical transparency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,387 | 0,834 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,014 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».