Encontrar artículos reproducibles

Mi idea es aprender nuevos métodos/campos reproduciendo los resultados de otra persona, y me gustaría elegir artículos agradables/buenos para aprender. Si definimos la reproducibilidad como partir de las mismas muestras/datos, utilizar los mismos métodos, obtener los mismos resultados. Me gustaría saber qué documentos ya se han reproducido.

¿Hay algún proyecto/servicio web/método que rastree la reproducibilidad?

Por supuesto, algunas personas que citan un artículo pueden haberlo replicado (parcialmente), pero eso no me ayudaría ya que no tengo acceso a nuevas muestras/datos.

Estoy interesado en el campo de la bioinformática.

No conozco ningún servicio de este tipo y dudo que exista. La razón principal detrás de mi escepticismo es la siguiente: "¿ Por qué alguien se tomaría esa molestia? ¿Cómo se compensaría? " Teniendo en cuenta que la falla en la replicación rara vez se publica en revistas biomédicas, sería una cantidad considerable de esfuerzo con poco o nada. retorno de la inversión, por desgracia.
¿Está buscando algo como esto (acepte que se centra en la economía): replication.uni-goettingen.de/wiki/index.php/Main_Page
@MaartenBuis sí, especialmente la primera tabla 339 que vincula a artículos que se replican. La replicación sería perfecta, pero la reproducción también estaría bien.
¿ Has visto rescience.github.io ?

Respuestas (3)

Sugeriría libros de texto de nivel de posgrado para eso. A menudo dejan pruebas o parte de ellas al lector y algunas de ellas incluso tienen ejercicios, lo que le permite aprender el nuevo tema trabajando en él. Además, se aseguraron de que lo que dejaron abierto se pueda resolver en un tiempo adecuado. Otro buen punto es que a menudo discuten las teorías y conceptos más importantes en un campo, mientras que, por otro lado, un artículo puede centrarse en un tema muy pequeño.

Hay libros de texto para muchos niveles diferentes (desde la licenciatura hasta el punto de ser interesantes para un profesor que quiere ampliar su conocimiento a un nuevo campo), dependiendo de cuánto sepas.

Tengo algunos de estos libros, pero generalmente explican los flujos de trabajo estándar comunes. No se mantienen al día con los últimos métodos publicados, que es mi punto de hacer esto.
Los últimos métodos no se utilizan con tanta frecuencia (esa es una consecuencia lógica de ser nuevos), por lo que hay muy poco material publicado para elegir. Eso también podría ser una ventaja, ya que elegir entre los dos o tres artículos que hay no es tan difícil como elegir uno entre dos o tres millones de artículos potenciales... En cuanto un método se usa con más frecuencia, de modo que se convierte en un problema para elegir un artículo, puede apostar que habrá un libro de texto discutiéndolo.
Por otro lado, un método realmente reciente no siempre es el mejor. Todavía podría tener algunas fallas, podría no ser eficiente o, en el peor de los casos, incluso podría estar mal (como se sabe, nadie lo notó todavía). Entonces, si realmente desea aprender un tema nuevo, puede que no siempre sea la mejor idea comenzar con el trabajo reciente. Una vez que sea un experto en un campo, por supuesto, puede estudiar nuevos métodos, pero nuevamente debería poder reproducirlos una vez que sea un experto (de lo contrario, me pregunto cómo pasaron la revisión por pares ...).
No estoy interesado en aprender el mejor método para X, sino el método más nuevo para X. (Todavía no estoy seguro del objetivo de la revisión por pares ni de los resultados, pero esa sería otra pregunta)
Bueno, entonces simplemente deberías leer todos los periódicos. Solicitó una forma de seleccionar ciertos documentos en su pregunta, pero esto a menudo no le dará el último método, sino solo un método bastante reciente.

Con publicaciones como doi: 10.1126/science.1213847 y aquí , encuestas interdisciplinarias como aquí y cambios de política como aquí , su interés mencionado en informática/computación puede llevarlo a runmycode.org . Es un repositorio tanto para datos como para código. Otras inspiraciones aparecen regularmente en PLOS, por ejemplo, tanto en publicaciones (por ejemplo, doi 10.1371/journal.pbio.1002333 ), como en su colección dedicada .

Si bien finalmente se dirigió hacia la implementación de un editor para la investigación reproducible, la presentación de Evan Misshula en el grupo de usuarios de NYC Emacs sobre el tema ( https://www.youtube.com/watch?v=CGnt_PWoM5Y ) también brinda cierta perspectiva.

Consultar "preinscripción" de estudios, o " informes registrados ". Este es un movimiento relativamente (iniciado, creo, por la comunidad de Psicología), todo sobre reproducibilidad. Se están preparando nuevos proyectos de investigación de gran tamaño sobre la eficacia de esto. Sin embargo, no es mi campo, por lo que no puedo dar más información.

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