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Enregistrement W4239061568 · doi:10.6028/jres.124.024

Improving Reproducibility in Research: The Role of Measurement Science

2019· article· en· W4239061568 sur OpenAlexaboutno aff
R. J. Hanisch, Ian S. Gilmore, Anne L. Plant

Notice bibliographique

RevueJournal of Research of the National Institute of Standards and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaterial Measurement LaboratoryKorea Research Institute of Standards and ScienceEuropean CommissionWellcome Trust
Mots-clésReproducibilityComputer scienceData scienceMedical physicsStatisticsMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on a workshop held 1-3 May 2018 at the National Physical Laboratory, Teddington, U.K., in which the focus was how the world's national metrology institutes might help to address the challenges of reproducibility of research.The workshop brought together experts from the measurement and wider research communities in physical sciences, data analytics, life sciences, engineering, and geological science. The workshop involved 63 participants from metrology laboratories (38), academia (16), industry (5), funding agencies (2), and publishers (2). The participants came from the U.K., the United States, Korea, France, Germany, Australia, Bosnia and Herzegovina, Canada, Turkey, and Singapore.Topics explored how good measurement practice and principles could foster confidence in research findings and how to manage the challenges of increasing volume of data in both industry and 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,858
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,929
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8580,929
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,006
Bibliométrie0,0200,019
Études des sciences et des technologies0,0090,079
Communication savante0,0360,048
Science ouverte0,0110,027
Intégrité de la recherche0,0140,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,795
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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