经济

<p>在过去的几年里,人们越来越意识到许多实验确立的“事实”似乎并不能反复进行调查</p><p>这在2010年纽约客的一篇题为“真相磨损”的文章中得到了强调,从那时起,关于科学当前再现性危机的不同方面的许多受欢迎的新闻报道这些包括对科学期刊撤销数量越来越多的揭露以及未能复制高调研究的拙劣论证最近几天文章讨论了大多数科学家如何他们对资金和名望更感兴趣而不是“真相”,并且越来越不愿意分享未发表的工作细节那么为什么科学正处于这样的危机之中 - 我们在哪里开始修复它</p><p>在每个学科中,都有不同的触发因素在心理学方面,这是一个关于超感知知觉(ESP)的无法解释的研究;在医学上,它是无法解释的癌症研究然而,这些(有点武断的)触发因素背后的原因是相同的:统计结果的机械化报告与“统计学上显着”结果的发表偏倚相结合传统显着性检验和发表偏倚的问题已经在谈话中得到解决并不是很好,也许有点已知的直接欺诈案件的数量非常少但我们可能认为软件欺诈程度较低 - 或者数据收集中的“未公开的灵活性” - 已被充分记录并且似乎非常普遍毫无疑问,“出版或灭亡”的研究环境助长了这场火灾资助机构和学术期刊重视复制的“新奇”值得责备,但没有人知道未被发现的科学欺诈的真实水平,这是最好的交易方式这个问题是增加复制研究的数量有些举措已经在进行中在心理学方面,有重复性项目,此前已被生物医学对话所涵盖,有再生性倡议它得到了科学交流,PLOS ONE,Figshare和Mendeley的支持它最初将接受40到50项研究</p><p>将研究结果复制到PLOS ONE中还有其他各种提案,例如上面提到的提案和举措提请注意改进方法协议,并要求采用更周到的方法来统计报告实践我们可能会广泛地考虑这些研究人员的诚信问题但是仅仅研究伦理方面的指导不太可能使其他人能够复制在所有科学领域发表的研究,这也需要改变科学家准备,提交和同行评审期刊文章的方式,以及如何改变科学资助这指出了一种新的科学方法,即:可以被称为“开放科学”这可能包括开放式同行评审和开放式笔记本科学等新实践,并且已经开发了支持这些方法的平台发布计算机源代码和支持数据集与学术文章将是重要的使研究更具可重复性的变化这是一个迫切的问题,越来越多地使用大数据集,计算机模拟和复杂的统计分析在许多科学领域尽管某些科学领域在这个方向上进一步发展,但最近有一个支持科学家发布数据和源代码的服务激增这包括诸如Figshare,[RunMyCode](http:// wwwrunmycodeorg /,Dryad和Dataverse Network等服务)此外,目前正努力让研究人员更好地发布他们的数据通过科学数据集对学术记录和关联的可信贡献GigaScience和地球系统科学数据等期刊虽然分享与期刊出版物相关的原始数据的机会正在增长,但目前只有约9%的文章这样做之前我们认为这些是这些文章作者的道德失败我们应该考虑到许多实际障碍涉及许多科学领域,研究人员没有接受数据管理,源代码版本控制或研究可复制所需的其他方法的培训 这里概述的数据共享和其他程序可能非常耗时,而且目前提供的学术奖励很少,这些技能的教学最终需要成为主流科学教育的一部分</p><p>方法论和统计学课程是他们寻找家园的一个显而易见的地方</p><p>重复性和开放式科学运动很难引起争议,