A Mismatch Between Open Science Practices and Intentions in North America: Barriers and Incentives for Early Career and Senior Researchers
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the attitudes and frequency of engagement with open science practices (OSPs) like data sharing among early-career (ECRs) and senior psychology researchers (non-ECRs) in North America. Given the growing emphasis on transparency and reproducibility in scientific research, understanding how these practices are perceived and implemented at different career stages is crucial for improving research quality. We analyzed survey data from 290 psychology researchers in Canada and the United States, looking at their attitudes toward OSPs and how often they engaged in such practices. Results show a gap between positive attitudes toward OSPs and their actual implementation. Content analysis of open-ended responses identified several barriers and incentives to OSPs. Despite widespread agreement on the value of transparency and collaboration, barriers such as career pressures, lack of training, fear of scrutiny, peer resistance, and long-established norms prevent many researchers—but especially ECRs—from fully embracing these practices. This gap between perception and practice highlights the need for changes in academic incentives and infrastructure to better support transparency, reproducibility, and collaboration. We conclude with recommendations to increase engagement in best practices and improve the credibility and transparency of psychological research. Data, study materials, and supplementary resources can be found at: https://osf.io/5mn2x/.
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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 | 0,041 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».