Ten simple rules for implementing open and reproducible research practices after attending a training course
Notice bibliographique
Résumé
Open, reproducible, and replicable research practices are a fundamental part of science. Training is often organized on a grassroots level, offered by early career researchers, for early career researchers. Buffet style courses that cover many topics can inspire participants to try new things; however, they can also be overwhelming. Participants who want to implement new practices may not know where to start once they return to their research team. We describe ten simple rules to guide participants of relevant training courses in implementing robust research practices in their own projects, once they return to their research group. This includes (1) prioritizing and planning which practices to implement, which involves obtaining support and convincing others involved in the research project of the added value of implementing new practices; (2) managing problems that arise during implementation; and (3) making reproducible research and open science practices an integral part of a future research career. We also outline strategies that course organizers can use to prepare participants for implementation and support them during this process.
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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 | 0,318 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».