Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a growing concern regarding the replicability of findings in psychology, including a mounting number of prominent findings that have failed to replicate via high-powered independent replication attempts. In the face of this replicability “crisis of confidence”, several initiatives have been implemented to increase the reliability of empirical findings. In the current article, I propose a new replication norm that aims to further boost the dependability of findings in psychology. Paralleling the extant social norm that researchers should peer review about three times as many articles that they themselves publish per year, the new replication norm states that researchers should aim to independently replicate important findings in their own research areas in proportion to the number of original studies they themselves publish per year (e.g., a 4:1 original-to-replication studies ratio). I argue this simple approach could significantly advance our science by increasing the reliability and cumulative nature of our empirical knowledge base, accelerating our theoretical understanding of psychological phenomena, instilling a focus on quality rather than quantity, and by facilitating our transformation toward a research culture where executing and reporting independent direct replications is viewed as an ordinary part of the research process. To help promote the new norm, I delineate (1) how each of the major constituencies of the research process (i.e., funders, journals, professional societies, departments, and individual researchers) can incentivize replications and promote the new norm and (2) any obstacles each constituency faces in supporting the new norm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».