Reducing bias in secondary data analysis via an Explore and Confirm Analysis Workflow (ECAW): a proposal and survey of observational researchers
Notice bibliographique
Résumé
Background. Although preregistration can reduce researcher bias and increase transparency in primary research settings, it is less applicable to secondary data analysis. An alternative method that affords additional protection from researcher bias, which cannot be gained from conventional forms of preregistration alone, is an Explore and Confirm Analysis Workflow (ECAW). In this workflow, a data management organization initially provides access to only a subset of their dataset to researchers who request it. The researchers then prepare an analysis script based on the subset of data, upload the analysis script to a registry, and then receive access to the full dataset. ECAWs aim to achieve similar goals to preregistration, but make access to the full dataset contingent on compliance. The present survey aimed to garner information from the research community where ECAWs could be applied—employing the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC) as a case example. Methods. We emailed a Web-based survey to researchers who had previously applied for access to ALSPAC's transgenerational observational dataset. Results. We received 103 responses, for a 9% response rate. The results suggest that—at least among our sample of respondents—ECAWs hold the potential to serve their intended purpose and appear relatively acceptable. For example, only 10% of respondents disagreed that ALSPAC should run a study on ECAWs (versus 55% who agreed). However, as many as 26% of respondents agreed that they would be less willing to use ALSPAC data if they were required to use an ECAW (versus 45% who disagreed). Conclusion. Our data and findings provide information for organizations and individuals interested in implementing ECAWs and related interventions. Preregistration . https://osf.io/g2fw5 Deviations from the preregistration are outlined in electronic supplementary material A.
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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 | 0,020 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».