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Enregistrement W4397292890 · doi:10.31234/osf.io/fhk98

Bestiary of Questionable Research Practices in Psychology

2024· preprint· en· W4397292890 sur OpenAlexaff
Tamás Nagy, Jane Hergert, Mahmoud Medhat Elsherif, Lukas Wallrich, Kathleen Schmidt, Talia Waltzer, Jason W. Payne, Biljana Gjoneska, Yashvin Seetahul, Yilin Andre Wang, Daniel Scharfenberg, Gabriella Tyson, Yufang Yang, Aleksandrina Skvortsova, Samuel Alarie, Katherine A. Graves, Lukas K. Sotola, David Moreau, Eva Rubínová

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBestiaryPsychologyEpistemologyPsychoanalysisPhilosophyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Questionable research practices (QRPs) pose a significant threat to the integrity and credibility of scientific research. However, historically, they remain ill-defined and a comprehensive list of QRPs is lacking. The article addresses this concern by defining, collecting, and categorizing QRPs using an expert consensus method. Collaborators of the study agreed on the following definition: “Questionable research practices (QRPs) are ways of producing, maintaining, sharing, analyzing, or interpreting data that are likely to produce misleading conclusions, typically in the interest of the researcher. QRPs are not normally considered to include research practices that are prohibited or proscribed in the researcher’s field (e.g., fraud, research misconduct). Neither do they include random/non-motivated researcher error (e.g., accidental data loss).” Drawing from both iterative discussions and existing literature, we collected, defined and categorized 40 QRPs. We also considered attributes such as potential harms, detectability, clues, and remedies for each QRP. The results suggest that QRPs are pervasive and versatile, and have the potential to undermine all stages of the scientific enterprise. This work contributes to the maintenance of research integrity, transparency, and reliability by raising awareness for and improving the understanding of QRPs.

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)0,319
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,473
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3190,473
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0180,011
Études des sciences et des technologies0,0210,103
Communication savante0,0370,032
Science ouverte0,0040,024
Intégrité de la recherche0,0120,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,801
Tête enseignante GPT0,748
Écart entre enseignants0,053 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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