Inadequate treatment of taxonomic information prevents replicability of most zoological research
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the quality of information about taxonomic identifications in 710 papers published in seven zoological journals in 2017. We found that only 10.7% of papers cited identification methods, 29.2% made available specimen-level material for later verification, and 6.9% indicated taxon concepts applied to studied animals. Only 4.0% provided details about all three practices, while almost two-thirds provided none. Invertebrate papers were more likely than vertebrate papers to provide identification methods and deposit vouchers, but taxon concepts were rarely provided, and none of the three practices were common in any category. In short, our data suggest that most zoological research is irreplicable. To address this problem, journals should require submitted manuscripts to meet the following guidelines: (1) methods used to identify studied taxa must be stated; (2) literature supporting these identifications must be cited; (3) taxon concept(s) applied to species-level taxa must be indicated; (4) specimen-level material should be available for later examination. We argue that research which falls short of these guidelines is not replicable. We provide recommendations for how authors can better document how studied animals are identified and permit others to verify their identifications, which is necessary for transparent, replicable, and ultimately scientific zoological research.
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.
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 | 0,503 | 0,802 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».