Reproducibility in Subsurface Geoscience
Notice bibliographique
Résumé
Reproducibility, the extent to which consistent results are obtained when an experiment or study is repeated, sits at the foundation of science. The aim of this process is to produce robust findings and knowledge, with reproducibility being the screening tool to benchmark how well we are implementing the scientific method. However, the re-examination of results from many disciplines has caused significant concern as to the reproducibility of published findings. This concern is well-founded—our ability to independently reproduce results build trust within the scientific community, between scientists and policy makers, and the general public. Within geoscience, discussions and practical frameworks for reproducibility are in their infancy, particularly in subsurface geoscience, an area where there are commonly significant uncertainties related to data (e.g., geographical coverage). Given the vital role of subsurface geoscience as part of sustainable development pathways and in achieving Net Zero, such as for carbon capture storage, mining, and natural hazard assessment, there is likely to be increased scrutiny on the reproducibility of geoscience results. We surveyed 346 Earth scientists from a broad section of academia, government, and industry to understand their experience and knowledge of reproducibility in the subsurface. More than 85% of respondents recognised there is a reproducibility problem in subsurface geoscience, with >90% of respondents viewing conceptual biases as having a major impact on the robustness of their findings and overall quality of their work. Access to data, undocumented methodologies, and confidentiality issues (e.g., use of proprietary data and methods) were identified as major barriers to reproducing published results. Overall, the survey results suggest a need for funding bodies, data providers, research groups, and publishers to build a framework and a set of minimum standards for increasing the reproducibility of, and political and public trust in, the results of subsurface studies.
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 | 0,384 | 0,634 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,038 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».