डेटा साझाकरण और खुला विज्ञान
डेटा साझाकरण और खुला विज्ञान ऐसी प्रथाएँ हैं जो प्रकाशनों के साथ-साथ कच्चे डेटा, विश्लेषण कोड और विधियों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराकर अनुसंधान की पारदर्शिता और पुनरुत्पादकता को अधिकतम करती हैं। प्रतिकृति संकट (मनोविज्ञान, चिकित्सा और अन्य क्षेत्रों में प्रकाशित निष्कर्षों को पुन: उत्पन्न करने में व्यापक विफलता) ने प्रकट किया कि पारंपरिक प्रकाशन—नवीन परिणामों पर ध्यान केंद्रित करना—चयनात्मक रिपोर्टिंग और पी-हैकिंग को प्रोत्साहित करता है। खुले विज्ञान की प्रथाएँ (पूर्व-पंजीकरण, डेटा साझाकरण, कोड साझाकरण, खुली सामग्री) पूर्वाग्रह को कम करने और स्वतंत्र सत्यापन को सक्षम करने का लक्ष्य रखती हैं। प्रमुख धनदाता (NIH, NSF, EU) अब खुले विज्ञान की प्रथाओं को अनिवार्य करते हैं, और कई पत्रिकाएँ डेटा उपलब्धता विवरण या कोड रिपॉजिटरी की आवश्यकता होती हैं।
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स्रोत
- Open Science Framework (2023). OSF. Center for Open Science. link ↗
- Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data, 3, 160018. DOI: 10.1038/sdata.2016.18 ↗
- Cohen, S. A., Cox, R. P., Favor, T. K., & Glover, S. C. (2016). The Role of Preregistration in Psychological Research. Psychological Science Agenda (American Psychological Association). link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Data Sharing, Reproducibility, and Open Science Practices. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/publication-ethics/data-sharing-open-science
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