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Enregistrement W4395113775 · doi:10.1002/jcv2.12235

On the value of meta‐research for early career researchers: A commentary

2024· article· en· W4395113775 sur OpenAlexaff
Nicholas Fabiano, Arnav Gupta, Jess G. Fiedorowicz, Marco Solmi

Notice bibliographique

RevueJCPP Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoundation (evidence)Research designValue (mathematics)Field (mathematics)Meta-analysisResearch proposalPerspective (graphical)IncentiveQuality (philosophy)Engineering ethicsPsychologyManagement scienceComputer scienceSociologyMedicinePolitical scienceEngineeringSocial scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meta-research, also known as "research on research" is a field of study that investigates the methods, reporting, reproducibility, evaluation, and incentives along the research continuum. Meta-research literacy is imperative to ensure high quality, transparent and reproducible primary data or meta-research products. In this commentary, we propose that early career researchers should be trained in meta-research as a foundation to develop a deeper understanding of the research process and ability to appraise the research literature and design high-quality original studies, irrespective of their chosen field of study. We discuss the importance of meta-research and open science from the perspective of an early career trainee, highlighting essential areas for growth and obstacles one may encounter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,168
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1680,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,955
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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