Open Science in eating disorders: Using current evidence to inspire a plan for increasing the transparency of our research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is increasing consensus that open science practices improve the transparency and quality of clinical science. However, several barriers impede the implementation of these practices at the individual, institutional, and field levels; understanding and addressing these barriers is critical to promoting targeted efforts in increasing effective uptake of open science. METHODS: Within this research forum, we drew from publicly available online information sources to identify initial characterizations of researchers engaged in several types of open science practices in the field of eating disorders. We use these observations to discuss potential barriers and recommendations for next steps in the promotion of these practices. RESULTS: Data from online open science repositories suggest that individuals using these publishing approaches with pre-prints and articles with eating-disorder-relevant content are predominantly non-male gender identifying, early to mid-career stage, and are more likely to be European-, United States-, or Canada-based. DISCUSSION: We outline recommendations for tangible ways that the eating disorder field can support broad, increased uptake of open science practices, including supporting initiatives to increase knowledge and correct misconceptions; and prioritizing the development and accessibility of open science resources. PUBLIC SIGNIFICANCE STATEMENT: The use of open science practices has the potential to increase the transparency and quality of clinical science. This Forum uses publicly sourced online data to characterize researchers engaged in open science practices in the field of eating disorders. These observations provide an important framework from which to discuss potential barriers to open science and recommendations for next steps in the promotion of these practices.
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 | 0,529 | 0,695 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,040 |
| Communication savante | 0,039 | 0,093 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».