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Enregistrement W4402875170 · doi:10.1038/s41559-024-02530-5

A large-scale in silico replication of ecological and evolutionary studies

2024· article· en· W4402875170 sur OpenAlexaff
Yefeng Yang, Erik W. van Zwet, Nikolaos Ignatiadis, Shinichi Nakagawa

Notice bibliographique

RevueNature Ecology & Evolution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDepartment of Education and TrainingNational Natural Science Foundation of ChinaAustralian Research CouncilUniversity of New South Wales
Mots-clésReplication (statistics)In silicoNull hypothesisField (mathematics)Evolutionary ecologyScale (ratio)EcologyBiologyData scienceComputer scienceEvolutionary biologyGeographyStatisticsMathematicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the growing concerns about the replicability of ecological and evolutionary studies, no results exist from a field-wide replication project. We conduct a large-scale in silico replication project, leveraging cutting-edge statistical methodologies. Replicability is 30%–40% for studies with marginal statistical significance in the absence of selective reporting, whereas the replicability of studies presenting ‘strong’ evidence against the null hypothesis H0 is >70%. The former requires a sevenfold larger sample size to reach the latter’s replicability. We call for a change in planning, conducting and publishing research towards a transparent, credible and replicable ecology and evolution.

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)0,282
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,485
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2820,485
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSimulation ou modélisation
DomaineReproductibilité
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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