Publicado en blog Universo Abierto
McIntosh Borrelli, Leslie; Vitale, Cynthia Hudson; Juehne, Anthony; Mothershead, Sasha; Sumner, Josh; Haynes, Leah; et al. Making Science Better: Reproducibility, Falsifiability and the Scientific Method. figshare. Report, 2019.
El informe analiza el estado actual de la reproducibilidad en 2019, así como la importancia de la falsabilidad*, en el proceso de investigación. El análisis proviene de Ripeta Digital Science, cuyo objetivo es facilitar la mejora de la ciencia identificando y destacando las partes importantes de la investigación que deben ser presentadas de manera transparente en un manuscrito y otros materiales.
Los hallazgos clave del informe incluyen:
- Todas las partes interesadas en la investigación tienen la responsabilidad de hacer que su trabajo sea reproducible y falsable. Reproducible: para que cualquiera pueda seguir el método indicado y llegar a las mismas conclusiones; y falsable: para que el método utilizado pueda probar adecuadamente la hipótesis.
- Si bien no todos los materiales de investigación deben ser accesibles debido a la confidencialidad y/o el anonimato, lograr una transparencia adecuada es esencial para la reproducibilidad.
- El trabajo de investigación debe ser una ruta para probar y recrear la investigación que se ha llevado a cabo. Esta es la base del método científico.
- La falsedad es una parte integral del proceso de investigación. Añade credibilidad a la investigación y permite seguir trabajando sobre bases sólidas.
- El establecimiento de un marco bien estructurado que permita evaluar la reproducibilidad, junto con la presentación de informes adecuados, permite reducir los obstáculos a la reutilización del trabajo científico, el apoyo a los resultados científicos y la evaluación de la calidad científica.
- Una buena documentación de datos, que incluye el diseño de la investigación, la recolección de datos, la limpieza de datos y los análisis, conduce a una “buena” ciencia. La ciencia y la investigación bien documentadas permiten seguir avanzando gracias a la transparencia y a una documentación de datos adecuada.
- Los informes de análisis de datos claros no sólo están relacionados, sino que son fundamentales para la práctica de la buena ciencia.
- Mediante el suministro de código, la documentación de la versión de software utilizada y el almacenamiento de código para futuras referencias, la ciencia puede ser más precisa, más reproducible y más útil para los científicos dentro y entre dominios y geografías.
- La comunidad científica necesita medios más rápidos y escalables para evaluar y mejorar la reproducibilidad. Una parte importante de esto es cambiar fundamentalmente la forma en que pensamos sobre la reproducibilidad. La dificultad es que, si bien todos tenemos una idea de lo que es la reproducibilidad en nuestros propios campos, la reproducibilidad como concepto no se traduce fácilmente entre campos.
- Necesitamos estructurar nuestros procesos de investigación para automatizar la verificación del proceso en sí y alertarnos de los problemas cuando surjan. Esta nueva maquinaria de controles y contrapesos debe tener en cuenta tanto la falsificación como la reproducibilidad.
Falsable es decir, que se pueda refutar o desmentir: ha de tener falsabilidad
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