Transparent, Open, and Reproducible Prevention Science
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 field of prevention science aims to understand societal problems, identify effective interventions, and translate scientific evidence into policy and practice. There is growing interest among prevention scientists in the potential for transparency, openness, and reproducibility to facilitate this mission by providing opportunities to align scientific practice with scientific ideals, accelerate scientific discovery, and broaden access to scientific knowledge. The overarching goal of this manuscript is to serve as a primer introducing and providing an overview of open science for prevention researchers. In this paper, we discuss factors motivating interest in transparency and reproducibility, research practices associated with open science, and stakeholders engaged in and impacted by open science reform efforts. In addition, we discuss how and why different types of prevention research could incorporate open science practices, as well as ways that prevention science tools and methods could be leveraged to advance the wider open science movement. To promote further discussion, we conclude with potential reservations and challenges for the field of prevention science to address as it transitions to greater transparency, openness, and reproducibility. Throughout, we identify activities that aim to strengthen the reliability and efficiency of prevention science, facilitate access to its products and outputs, and promote collaborative and inclusive participation in research activities. By embracing principles of transparency, openness, and reproducibility, prevention science can better achieve its mission to advance evidence-based solutions to promote individual and collective well-being.
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.
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | MétarechercheScience ouverte Domaine: Reproductibilité · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| grok | MétarechercheScience ouverte Domaine: Reproductibilité · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | high |
| opus | MétarechercheScience ouverte Domaine: Reproductibilité · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | high |
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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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