Data Sharing and Open Science
Data sharing and open science are practices that maximize research transparency and reproducibility by making raw data, analysis code, and methods publicly available alongside publications. The replication crisis (widespread failure to reproduce published findings in psychology, medicine, and other fields) revealed that traditional publication—focusing on novel results—incentivizes selective reporting and p-hacking. Open science practices (preregistration, data sharing, code sharing, open materials) aim to reduce bias and enable independent verification. Major funders (NIH, NSF, EU) now mandate open science practices, and many journals require data availability statements or code repositories.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
- Open Science Framework (2023). OSF. Center for Open Science. · URL
- 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). · URL
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。
関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。