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데이터 공유와 공개 과학
데이터 공유와 공개 과학은 원시 데이터, 분석 코드, 방법론을 출판물과 함께 공개적으로 이용 가능하게 함으로써 연구 투명성과 재현성을 극대화하는 실천 방법이다. 심리학, 의학 및 기타 분야에서 출판된 연구 결과의 재현 실패가 널리 퍼진 재현 위기(replication crisis)는 참신한 결과에 초점을 맞춘 전통적인 출판이 선택적 보고와 p-해킹(p-hacking)을 조장한다는 것을 드러냈다. 공개 과학 실천(사전 등록, 데이터 공유, 코드 공유, 공개 자료)은 편향을 줄이고 독립적인 검증을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 주요 자금 지원 기관(NIH, NSF, EU)은 이제 공개 과학 실천을 의무화하고 있으며, 많은 학술지는 데이터 가용성 명세서 또는 코드 저장소를 요구한다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Data Sharing, Reproducibility, and Open Science Practices. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/publication-ethics/data-sharing-open-science
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