Ten principles for generating accessible and useable COVID‐19 environmental science and a fit‐for‐purpose evidence base
Notice bibliographique
Résumé
1. The 'anthropause', a period of unusually reduced human activity and mobility due to COVID-19 restrictions, has serendipitously opened up unique opportunities for research on how human activities impact the environment. 2. In the field of health, COVID-19 research has led to concerns about the quality of research papers and the underlying research and publication processes due to accelerated peer review and publication schedules, increases in pre-prints and retractions. 3. In the field of environmental science, framing the pandemic and associated global lockdowns as an unplanned global human confinement experiment with urgency should raise the same concerns about the rigorousness and integrity of the scientific process. Furthermore, the recognition of an 'infodemic', an unprecedented explosion of research, risks research waste and duplication of effort, although how information is used is as important as the quality of evidence. This highlights the need for an evidence base that is easy to find and use - that is discoverable, curated, synthesizable, synthesized. 4. We put forward a list of 10 key principles to support the establishment of a reproducible, replicable, robust, rigorous, timely and synthesizable COVID-19 environmental evidence base that avoids research waste and is resilient to the pressures to publish urgently. These principles focus on engaging relevant actors (e.g. local communities, rightsholders) in research design and production, statistical power, collaborations, evidence synthesis, research registries and protocols, open science and transparency, data hygiene (cleanliness) and integrity, peer review transparency, standardized keywords and controlled vocabularies.
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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 | 0,784 | 0,767 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,078 |
| Communication savante | 0,056 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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 ».