SELFMADELIBRARY Telegram 904
Итак, небольшой ликбез по "научным закрытиям" - то есть, опровержениям и "отмене" научных исследований, которые на поверку оказались ошибочными или содержали подтасовки, а также список ресурсов, из которых можно об этих "закрытиях" узнавать.



В идеале заведомо ошибочные или недобросовестные научные статьи должны отсекаться ещё на этапе рецензирования, но из-за несовершенства системы это удаётся сделать далеко не всегда. Бывает и так, что серьёзные ошибки или фальсификации выявляются уже после публикации, и тогда уважающий себя научный журнал отзывает такой материал (это называется "ретракция", фактически "отмена" статьи). После этого публикация больше не считается действительной и не учитывается в наукометрии. Сам текст статьи, как правило, остаётся доступен на сайте, но сверху на него добавляют большой штамп со словами "RETRACTED", "WITHDRAWN", "WRONG PROOF", "WRONG DATA" и т.п.

Также случается, что статьи отзывают не из-за фактических ошибок или подтасовок, а из-за нарушения других принципов scientific integrity (научной добросовестности), например, плагиата или отсутствия добровольного информированного согласия пациентов на эксперимент. К сожалению, редакция журнала не всегда дает подробное объяснение того, почему именно статью отозвали, а ведь знать причины может быть важно, чтобы сделать правильные выводы. Однако, существует ряд ресурсов, которые систематически разбирают причины ретракций, а также указывают на ошибки и подтасовки в ещё не отозванных статьях:

1️⃣ Retraction Watch ( https://retractionwatch.com/ ) - пожалуй, самый известный блог на тему научных скандалов и ретракций, основанный научными журналистами Ivan Oransky и Adam Marcus. Кроме блога, авторы создали некоммерческую организацию под названием Center for Scientific Integrity и базу данных отозванных статей. В этой базе описана информация о том, где, когда и кем была опубликована каждая статья + краткие причины её отзыва. Любители анализа данных могут скачать её здесь: https://gitlab.com/crossref/retraction-watch-data/-/blob/main/retraction_watch.csv и посчитать по ней какие-нибудь интересные статистики.
2️⃣ Data Colada ( https://datacolada.org/ ) - блог, занимающийся выявлением статистических аномалий в данных из научных экспериментов - в основном, по behavioural science, - с целью разоблачений подтасовок. Пример - их анализ экспериментов печально известной Франчески Джино: https://datacolada.org/118 . Также ребята занимаются обнаружением p-hacking и других методологических проблем в исследованиях.
3️⃣ For Better Science ( https://forbetterscience.com/ ) - блог научного журналиста Leonid Schneider. Публикует журналистские расследования, как правило, связанные с научными скандалами в области медицины и биологии.
4️⃣ Science Integrity Digest ( https://scienceintegritydigest.com/ ) - блог микробиолога Elisabeth Bik с выявлением подлога в научных статьях, в основном, снова по биологии и медицине. Тут надо пояснить, что в таких статьях фотографии - например, клеток под микроскопом или результатов спектроскопии - нередко используются в качестве важного подтверждения правильности выводов. Так вот, Элизабет специализируется на выявлении фальсификаций в подобных изображениях - например, копипасты или следов использования фотошопа.
5️⃣ PubPeer ( https://pubpeer.com/ ) - ресурс, на котором можно рецензировать научные статьи пост-фактум уже после публикации, находить и анонимно описывать найденные в них ошибки и махинации. В основном посвящен статьям по биологии, медицине, но также рассматриваются статьи и по другим естественным наукам.

Что же касается моей научной области ( AI / ML / DL ), тут с отслеживанием ретракций всё сложно: специальных блогов на эту тему я не находила, да и сами ретракции случаются редко и проходят почти незамеченными. Максимум - где-нибудь в Proceedings появится пометка "withdrawn", да на https://openreview.net/ повезет найти обсуждение, из которого понятно, что пошло не так. И то не всегда: часть таких дискуссий остаётся закрытой. Надеюсь, эта ситуация улучшится в будущем.

#академический_ликбез #наука
20👍3🦄1



tgoop.com/selfmadeLibrary/904
Create:
Last Update:

Итак, небольшой ликбез по "научным закрытиям" - то есть, опровержениям и "отмене" научных исследований, которые на поверку оказались ошибочными или содержали подтасовки, а также список ресурсов, из которых можно об этих "закрытиях" узнавать.



В идеале заведомо ошибочные или недобросовестные научные статьи должны отсекаться ещё на этапе рецензирования, но из-за несовершенства системы это удаётся сделать далеко не всегда. Бывает и так, что серьёзные ошибки или фальсификации выявляются уже после публикации, и тогда уважающий себя научный журнал отзывает такой материал (это называется "ретракция", фактически "отмена" статьи). После этого публикация больше не считается действительной и не учитывается в наукометрии. Сам текст статьи, как правило, остаётся доступен на сайте, но сверху на него добавляют большой штамп со словами "RETRACTED", "WITHDRAWN", "WRONG PROOF", "WRONG DATA" и т.п.

Также случается, что статьи отзывают не из-за фактических ошибок или подтасовок, а из-за нарушения других принципов scientific integrity (научной добросовестности), например, плагиата или отсутствия добровольного информированного согласия пациентов на эксперимент. К сожалению, редакция журнала не всегда дает подробное объяснение того, почему именно статью отозвали, а ведь знать причины может быть важно, чтобы сделать правильные выводы. Однако, существует ряд ресурсов, которые систематически разбирают причины ретракций, а также указывают на ошибки и подтасовки в ещё не отозванных статьях:

1️⃣ Retraction Watch ( https://retractionwatch.com/ ) - пожалуй, самый известный блог на тему научных скандалов и ретракций, основанный научными журналистами Ivan Oransky и Adam Marcus. Кроме блога, авторы создали некоммерческую организацию под названием Center for Scientific Integrity и базу данных отозванных статей. В этой базе описана информация о том, где, когда и кем была опубликована каждая статья + краткие причины её отзыва. Любители анализа данных могут скачать её здесь: https://gitlab.com/crossref/retraction-watch-data/-/blob/main/retraction_watch.csv и посчитать по ней какие-нибудь интересные статистики.
2️⃣ Data Colada ( https://datacolada.org/ ) - блог, занимающийся выявлением статистических аномалий в данных из научных экспериментов - в основном, по behavioural science, - с целью разоблачений подтасовок. Пример - их анализ экспериментов печально известной Франчески Джино: https://datacolada.org/118 . Также ребята занимаются обнаружением p-hacking и других методологических проблем в исследованиях.
3️⃣ For Better Science ( https://forbetterscience.com/ ) - блог научного журналиста Leonid Schneider. Публикует журналистские расследования, как правило, связанные с научными скандалами в области медицины и биологии.
4️⃣ Science Integrity Digest ( https://scienceintegritydigest.com/ ) - блог микробиолога Elisabeth Bik с выявлением подлога в научных статьях, в основном, снова по биологии и медицине. Тут надо пояснить, что в таких статьях фотографии - например, клеток под микроскопом или результатов спектроскопии - нередко используются в качестве важного подтверждения правильности выводов. Так вот, Элизабет специализируется на выявлении фальсификаций в подобных изображениях - например, копипасты или следов использования фотошопа.
5️⃣ PubPeer ( https://pubpeer.com/ ) - ресурс, на котором можно рецензировать научные статьи пост-фактум уже после публикации, находить и анонимно описывать найденные в них ошибки и махинации. В основном посвящен статьям по биологии, медицине, но также рассматриваются статьи и по другим естественным наукам.

Что же касается моей научной области ( AI / ML / DL ), тут с отслеживанием ретракций всё сложно: специальных блогов на эту тему я не находила, да и сами ретракции случаются редко и проходят почти незамеченными. Максимум - где-нибудь в Proceedings появится пометка "withdrawn", да на https://openreview.net/ повезет найти обсуждение, из которого понятно, что пошло не так. И то не всегда: часть таких дискуссий остаётся закрытой. Надеюсь, эта ситуация улучшится в будущем.

#академический_ликбез #наука

BY какая-то библиотека


Share with your friend now:
tgoop.com/selfmadeLibrary/904

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up. Informative In the next window, choose the type of your channel. If you want your channel to be public, you need to develop a link for it. In the screenshot below, it’s ”/catmarketing.” If your selected link is unavailable, you’ll need to suggest another option. Some Telegram Channels content management tips When choosing the right name for your Telegram channel, use the language of your target audience. The name must sum up the essence of your channel in 1-3 words. If you’re planning to expand your Telegram audience, it makes sense to incorporate keywords into your name.
from us


Telegram какая-то библиотека
FROM American