Reinforcing Reproducibility and Replicability: An Introduction
Notice bibliographique
Résumé
Reinforcing Reproducibility and Replicability: An Introduction 2The purpose of scientific publishing is the dissemination of robust research findings, exposing them to the scrutiny of peers.The key to this endeavor is documenting the provenance of those findings.Scientific practices during the course of research and subsequent publication, peer review, and dissemination practices and tools, all interact to (hopefully) enable a meaningful discourse about the veracity of scientific claims.However, while all practices and tools contribute to the final output, some are less often discussed than others, and perceptions, usage, and acceptance differ in myriad ways across disciplines.In this special theme, and in a subsequent column called "Reinforcing Reproducibility and Replicability,"we will explore these topics, with expert providers and expert users providing their input.While we will start within the economics discipline in this special theme, the column will not be as narrowly focused, providing context and voice from other disciplines over time.Whether or not one actually believes there is a "replication crisis" (Fanelli, 2018), some doubts have been expressed in recent years about the reliability of research.Partially in response, there has been an increased emphasis on various methods that support improved provenance documentation.In the social sciences, this includes preregistration (Nosek et al., 2018(Nosek et al., , 2019)), pre-analysis plans (Banerjee et al., 2020;Olken, 2015), registered reports (Chambers, 2014;Hardwicke & Ioannidis, 2018; Journal of Development Economics, 2019), greater availability of working papers and preprints across disciplines other than economics, statistics, and physics (Vilhuber, 2020), and increasingly more stringent journal policies surrounding data and code availability, including active review and verification of replication packages (Christian et al.,
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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 | 0,062 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,018 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».