Reproducible research practices and transparency across linguistics
Notice bibliographique
Résumé
Scientific studies of language span across many disciplines and provide evidence for social, cultural, cognitive, technological, and biomedical studies of human nature and behavior. By becoming increasingly empirical and quantitative, linguistics has been facing challenges and limitations of the scientific practices that pose barriers to reproducibility and replicability. One of the proposed solutions to the widely acknowledged reproducibility and replicability crisis has been the implementation of transparency practices, e.g. open access publishing, preregistrations, sharing study materials, data, and analyses, performing study replications and declaring conflicts of interest. Here, we have assessed the prevalence of these practices in randomly sampled 600 journal articles from linguistics across two time points. In line with similar studies in other disciplines, we found a moderate amount of articles published open access, but overall low rates of sharing materials, data, and protocols, no preregistrations, very few replications and low rates of conflict of interest reports. These low rates have not increased noticeably between 2008/2009 and 2018/2019, pointing to remaining barriers and slow adoption of open and reproducible research practices in linguistics. As linguistics has not yet firmly established transparency and reproducibility as guiding principles in research, we provide recommendations and solutions for facilitating the adoption of these practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».