Die Bedeutung reproduzierbarer Daten

Die finanziellen Einsätze für das Unternehmen und die Investoren sind hoch, so dass es für sie kostengünstig ist, in exakte Replikationen zu investieren. Darüber hinaus erfordert die Durchführung einer Expertenreplikation nicht nur allgemeines Fachwissen in Bezug auf die Forschungsmethodik, sondern auch spezifisches Fachwissen in dem häufig engen Thema von Interesse. Manchmal erfordert Forschung spezifische technische Fähigkeiten und Kenntnisse, und nur Forscher, die sich einem engen Forschungsbereich widmen, verfügen möglicherweise über diese Fähigkeiten. Derzeit sind Finanzierungsagenturen selten daran interessiert, Replikationsstudien zu finanzieren, und die meisten wissenschaftlichen Zeitschriften sind nicht daran interessiert, solche Ergebnisse zu veröffentlichen.

Die Analyse ergab auch, dass Bayer-Wissenschaftler, wenn sie in der Lage waren, ein Ergebnis in einem direkten Replikationsexperiment zu reproduzieren, sich tendenziell gut in klinische Anwendungen übertragen ließen. Dies bedeutet, dass die Reproduzierbarkeit ein nützlicher Marker für das klinische Potenzial ist. Eine neue Innovation im wissenschaftlichen Verlagswesen zur Bewältigung der Replikationskrise ist die Verwendung registrierter Berichte.

Laborübergreifende Verbundstudien, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Studien zur Erstellung offizieller aoac-Analysemethoden, liefern Informationen zur Reproduzierbarkeit zwischen Laboratorien. Die systematische Bewertung der Leistung von Analysemethoden ist das kunstwerk im zeitalter seiner technischen reproduzierbarkeit für die Nützlichkeit von Analysemethoden und für die Integrität der wissenschaftlichen Forschung. Während bei veröffentlichten Methoden häufig Genauigkeit, Präzision und Gebrauchstauglichkeit vorausgesetzt werden, ist diese Annahme in vielen Fällen nicht genau zu prüfen. Genaue Messungen sind in klinischen und präklinischen Studien ebenso wichtig wie in regulatorischen oder Fertigungsumgebungen.

Die konkreten Ausdrücke des Ideals der wissenschaftlichen Methode variieren jedoch erheblich zwischen den Forschungsdisziplinen und Studienbereichen. Es gibt eine Reihe von Validierungsstudiendesigns, mit denen bestimmte vordefinierte Ziele erreicht werden sollen. Interne oder einzelne Laborvalidierungsstudien können die Anwendbarkeit der Methode auf die vorliegende Analyse demonstrieren, die Leistung, Robustheit, Genauigkeit und Wiederholbarkeit innerhalb des Labors bewerten und gleichzeitig Interferenzen und kritische Kontrollpunkte identifizieren.

Das registrierte Berichtsformat erfordert, dass die Autoren vor der Datenerfassung eine Beschreibung der Untersuchungsmethoden und -analysen einreichen. Sobald die Methode und der Analyseplan durch Peer-Review überprüft wurden, wird die Veröffentlichung der Ergebnisse vorläufig garantiert, je nachdem, ob die Autoren das vorgeschlagene Protokoll befolgen. Ein Ziel registrierter Berichte ist es, die Publikationsverzerrung in Richtung signifikanter Ergebnisse zu umgehen, die zur Umsetzung fragwürdiger Forschungspraktiken führen können, und die Veröffentlichung von Studien mit strengen Methoden zu fördern. Ein verwandtes Konzept ist die Replikation, dh die Fähigkeit, unabhängig voneinander nicht identische Schlussfolgerungen zu erzielen, die zumindest ähnlich sind, wenn Unterschiede in Stichproben, Forschungsverfahren und Datenanalysemethoden bestehen können. Reproduzierbarkeit und Reproduzierbarkeit zusammen gehören zu den Hauptwerkzeugen der wissenschaftlichen Methode.

Während der Nachweis der Leistung eine Voraussetzung für jede in einem Labor verwendete quantitative Methode sein sollte, hängt die Beweislast für die Richtigkeit und Reproduzierbarkeit der durchgeführten Messungen von der beabsichtigten Verwendung und dem Stammbaum der zu bewertenden Methode ab. Schließlich ist zu beachten, dass eine einzelne wissenschaftliche Studie Elemente der verschiedenen in diesem Kapitel vorgestellten und definierten Konzepte enthalten kann, einschließlich rechnerischer Reproduzierbarkeit, Messgenauigkeit, Reproduzierbarkeit und Generalisierbarkeit oder einer beliebigen Kombination davon. Zum Beispiel kann eine große epidemiologische Untersuchung der Luftverschmutzung tragbare persönliche Geräte zur Messung verschiedener Konzentrationen in der Luft, sehr große zu analysierende Datensätze und eine große Auswahl an Forschungsdesign, Methoden und Studienpopulation umfassen.