Replication and Reproducibility in Social Sciences and Statistics: Context, Concerns, and Concrete Measures
Notice bibliographique
Résumé
Replicability is at the core of the scientific enterprise. In the past 30 years, recurring concerns about the extent of replicability (or lack thereof) of the research in various disciplines have surfaced, including in economics. In this talk, I describe the context in which the current discussion in the social science is occurring: what are the definitions of replicability and reproducibility, what is failing, and to what extent. In particular, I discuss the concerns in economics: to what extent is this a problem in economics, what are the approaches that are being considered, and what are the possible broader implications of those approaches. Finally, I discuss the concrete measures that are being implemented under my guidance at the American Economic Association, and that are being discussed in the broader economics community. The solutions to these problems will change the way research will be taught and conducted, in economics in particular, and in the social sciences more broadly. The implications affect undergraduate and graduate teaching, research infrastructure, and habits. Presented at Montreal Applied Micro Workshop (Montreal, Canada) on 2019-02-21
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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 | 0,764 | 0,887 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,101 |
| Communication savante | 0,026 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».