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Enregistrement W4406855740 · doi:10.1073/pnas.2401236121

How can we make sound replication decisions?

2025· article· en· W4406855740 sur OpenAlexaff
Clintin P. Davis‐Stober, Alexandra Sarafoglou, Balázs Aczél, Suyog Chandramouli, Timothy M. Errington, Sarahanne Field, Ayelet Fishbach, Juliana Freire, John P. A. Ioannidis, Klaus Oberauer, Franco Pestilli, Susanne Ressl, Daniel J. Schad, Judith ter Schure, Katya Tentori, Don van Ravenzwaaij, Joachim Vandekerckhove, Odd Erik Gundersen

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensBooth University College
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Science FoundationNokia FoundationAmsterdam Brain and CognitionUniversity of Texas at AustinWellcome TrustU.S. Department of DefenseUniversity of ChicagoAdvanced Research Projects AgencyNational Institutes of Health
Mots-clésReplication (statistics)Perspective (graphical)ReplicatePublishingComputer sciencePoint (geometry)Data scienceManagement sciencePsychologyPolitical scienceBiologyEconomicsArtificial intelligenceLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Replication and the reported crises impacting many fields of research have become a focal point for the sciences. This has led to reforms in publishing, methodological design and reporting, and increased numbers of experimental replications coordinated across many laboratories. While replication is rightly considered an indispensable tool of science, financial resources and researchers' time are quite limited. In this perspective, we examine different values and attitudes that scientists can consider when deciding whether to replicate a finding and how. We offer a conceptual framework for assessing the usefulness of various replication tools, such as preregistration.

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)0,849
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,957
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8490,957
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,013
Bibliométrie0,0160,016
Études des sciences et des technologies0,0090,032
Communication savante0,0180,031
Science ouverte0,0140,009
Intégrité de la recherche0,0270,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,627
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,112 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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