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Enregistrement W4381469238 · doi:10.7554/elife.78518

Epidemiological characteristics and prevalence rates of research reproducibility across disciplines: A scoping review of articles published in 2018-2019

2023· review· en· W4381469238 sur OpenAlexaff
Kelly D. Cobey, Christophe A. Fehlmann, Marina Christ Franco, Ana Patricia Ayala, Lindsey Sikora, Danielle B. Rice, Chenchen Xu, John P. A. Ioannidis, Manoj M. Lalu, Alixe Ménard, Andrew Neitzel, Bea Nguyen, Nino Tsertsvadze, David Moher

Notice bibliographique

RevueeLife · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFOEconLitMEDLINEReplication (statistics)Protocol (science)ReproducibilityBehavioural sciencesPsychologyEpidemiologyChecklistMedicineClinical psychologyMedical educationApplied psychologyFamily medicineAlternative medicinePsychiatryPolitical sciencePathologyStatisticsPsychological interventionCognitive psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Reproducibility is a central tenant of research. We aimed to synthesize the literature on reproducibility and describe its epidemiological characteristics, including how reproducibility is defined and assessed. We also aimed to determine and compare estimates for reproducibility across different fields. Methods: We conducted a scoping review to identify English language replication studies published between 2018 and 2019 in economics, education, psychology, health sciences, and biomedicine. We searched Medline, Embase, PsycINFO, Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature - CINAHL, Education Source via EBSCOHost, ERIC, EconPapers, International Bibliography of the Social Sciences (IBSS), and EconLit. Documents retrieved were screened in duplicate against our inclusion criteria. We extracted year of publication, number of authors, country of affiliation of the corresponding author, and whether the study was funded. For the individual replication studies, we recorded whether a registered protocol for the replication study was used, whether there was contact between the reproducing team and the original authors, what study design was used, and what the primary outcome was. Finally, we recorded how reproducibilty was defined by the authors, and whether the assessed study(ies) successfully reproduced based on this definition. Extraction was done by a single reviewer and quality controlled by a second reviewer. Results: Our search identified 11,224 unique documents, of which 47 were included in this review. Most studies were related to either psychology (48.6%) or health sciences (23.7%). Among these 47 documents, 36 described a single reproducibility study while the remaining 11 reported at least two reproducibility studies in the same paper. Less than the half of the studies referred to a registered protocol. There was variability in the definitions of reproduciblity success. In total, across the 47 documents 177 studies were reported. Based on the definition used by the author of each study, 95 of 177 (53.7%) studies reproduced. Conclusions: This study gives an overview of research across five disciplines that explicitly set out to reproduce previous research. Such reproducibility studies are extremely scarce, the definition of a successfully reproduced study is ambiguous, and the reproducibility rate is overall modest. Funding: No external funding was received for this work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,163
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,493
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1630,493
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0680,064
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,923
Tête enseignante GPT0,699
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineReproductibilité
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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