Are replication rates the same across academic fields? Community forecasts from the DARPA SCORE programme
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) programme 'Systematizing Confidence in Open Research and Evidence' (SCORE) aims to generate confidence scores for a large number of research claims from empirical studies in the social and behavioural sciences. The confidence scores will provide a quantitative assessment of how likely a claim will hold up in an independent replication. To create the scores, we follow earlier approaches and use prediction markets and surveys to forecast replication outcomes. Based on an initial set of forecasts for the overall replication rate in SCORE and its dependence on the academic discipline and the time of publication, we show that participants expect replication rates to increase over time. Moreover, they expect replication rates to differ between fields, with the highest replication rate in economics (average survey response 58%), and the lowest in psychology and in education (average survey response of 42% for both fields). These results reveal insights into the academic community's views of the replication crisis, including for research fields for which no large-scale replication studies have been undertaken yet.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,023 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle