Consistent and Precise Description of Research Outputs Could Improve Implementation of Open Science
Notice bibliographique
Résumé
In 2013, the Center for Open Science proposed that journal articles be awarded “badges” for engaging in open-science practices, including preregistration. In 2015, the Transparency and Openness Promotion (TOP) guidelines (TOP 2015) promoted preregistration of studies and analysis plans. Since then, the term “preregistration” has been used to describe different research outputs created at different times—sometimes, but not always, including study registration. Following a review of evidence about TOP 2015 implementation, including evidence that adherence could not be rated reliably, the TOP Guidelines Advisory Board updated these guidelines (TOP 2025). The TOP 2025 guidelines no longer use the term “preregistration.” Instead, TOP 2025 disambiguates specific research outputs, such as registrations, study protocols, analysis plans, code, and other research materials. TOP 2025 also explains that researchers should describe the time at which outputs are created and shared in relation to key study activities. In this article, we explain why adopting the terminology used in TOP 2025 and describing the times at which specific research outputs are created and shared will enhance understanding and support better implementation and reporting of open science.
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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 | 0,828 | 0,900 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,037 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».