The transparency of quantitative empirical legal research published in highly ranked law journals (2018–2020): an observational study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Scientists are increasingly concerned with making their work easy to verify and build upon. Associated practices include sharing data, materials, and analytic scripts, and preregistering protocols. This shift towards increased transparency and rigor has been referred to as a "credibility revolution." The credibility of empirical legal research has been questioned in the past due to its distinctive peer review system and because the legal background of its researchers means that many often are not trained in study design or statistics. Still, there has been no systematic study of transparency and credibility-related characteristics of published empirical legal research. Methods: To fill this gap and provide an estimate of current practices that can be tracked as the field evolves, we assessed 300 empirical articles from highly ranked law journals including both faculty-edited journals and student-edited journals. Results: We found high levels of article accessibility (86%, 95% CI = [82%, 90%]), especially among student-edited journals (100%). Few articles stated that a study's data are available (19%, 95% CI = [15%, 23%]). Statements of preregistration (3%, 95% CI = [1%, 5%]) and availability of analytic scripts (6%, 95% CI = [4%, 9%]) were very uncommon. (i.e., they collected new data using the study's reported methods, but found results inconsistent or not as strong as the original). Conclusion: We suggest that empirical legal researchers and the journals that publish their work cultivate norms and practices to encourage research credibility. Our estimates may be revisited to track the field's progress in the coming years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,625 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».