Key challenges in epidemiology: embracing open science
Notice bibliographique
Résumé
Open science is a movement that fosters research transparency, reproducibility, and equity. Open science has been put forward by numerous stakeholders in the research ecosystem as a key science policy goal, with the United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization creating recommendations on open science and aligning these with UN Sustainability Goals. Open science practices are not standard to epidemiology despite their potential value to the field and especially during disease outbreaks. This article highlights core open science practices, including study registration, open data, code, material, use of reporting guideline, open access publishing, and preprints. It aims to provide readers with the fundamentals about open science, relevant international policy for open science, and the value of implementing open science for epidemiology and society as a whole. It is a practical piece that will provide readers with a starting point to expand their understanding of open science and to identify tools to learn more. The article also highlights the challenges of open science in its implementation and the importance of monitoring open science practices.
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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 | 0,374 | 0,412 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,093 |
| Communication savante | 0,041 | 0,082 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,071 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».