ट्विटर वॉटर कूलर में हर कोई पूर्व-पंजीकरण के बारे में बात कर रहा है- यह विचार है कि वैज्ञानिकों को अपनी शोध योजना प्रस्तुत करनी चाहिए और डेटा एकत्रित करने से पहले उसे स्वीकृति मिलनी चाहिए।
बहस के दो (या अधिक?) पक्ष हैं; एक तरफ का कहना है कि हमें शोधकर्ताओं को चुनना होगा जो चुनिंदा आंकड़ों की रिपोर्ट करते हैं जो एक अच्छी कहानी बताते हैं और आसानी से उपायों या पूरे अध्ययन की रिपोर्ट नहीं करते हैं, जो कि नहीं। अन्य कहते हैं कि पूर्व-अभिलेख केवल कुछ प्रकार की पूछताछ के लिए काम नहीं करता है और यह उन शोधकर्ताओं के हाथों से संबंध रखता है जो अध्ययन 1 के परिणामों को देखते हुए अध्ययन 2 को संशोधित करने की स्वतंत्रता चाहते हैं। आप यहां और यहां दोनों तरफ पढ़ सकते हैं, और बहस के इस Storify संस्करण को यहां देखें।
पेरेग्रिस्टेशन एक पाठ्यपुस्तक है जो विनियमन का है। यह उन नियमों का एक सेट है, जो लोगों और / या संस्थानों को उन प्रथाओं में शामिल होने से रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो उनकी मदद करते हैं लेकिन समाज को नुकसान पहुंचाते हैं। हम लोगों को अपने डेटा के साथ "धोखा" नहीं करना चाहते हैं, इसलिए हमने धोखाधड़ी को रोकने के लिए डिज़ाइन किए गए नियमों की स्थापना की।
मेरे पास विनियमन के साथ कोई समस्या नहीं है अगर मैं प्रभारी था तो मैं वॉल स्ट्रीट और तेल कंपनियों के बाहर बकवास को विनियमित करता था लेकिन मेरे पास preregistration के बारे में कुछ चिंताएं हैं।
1. ट्रस्ट मनोवैज्ञानिकों को विनियमन ए पी एस में जाने और एक बड़ा मोटी निशान लगाने की तरह है जो कहते हैं, "आप लोग भरोसेमंद नहीं हैं।"
शायद यह सच हो। जाहिर है हम में से कुछ सचमुच भरोसेमंद नहीं हैं, जैसा कि हालिया घोटालों ने दिखाया है। लेकिन मुझे लगता है कि हम में से अधिकांश भरोसेमंद हैं। जब हम उन लोगों से निपटने के बारे में सोचते हैं जो हम पर भरोसा करते हैं, तो शायद हम इसके द्वारा प्राप्त कर सकते हैं यदि हम अपने छात्रों को और खुद को विज्ञान के सर्वोत्तम अभ्यासों के बारे में शिक्षित करते हैं मेरी राय में, यह उन बिंदुओं में से एक है जहां प्रीग्रिडिशन के लायक है। मुझे भरोसा करना अच्छा लगता है, लेकिन मैं अपने आप को और दूसरों को मजबूर करने के लिए थोड़े से भरोसे को छोड़ना चाहता हूं, डेटा के साथ घूमने के लिए नहीं।
क्या चीटरों के बारे में क्या हम सचमुच विश्वास नहीं कर सकते हैं-पूर्ववाही मदद करेंगे? बिलकूल नही। इसके चारों ओर बहुत अच्छे तरीके हैं सबसे पहले, अपने डेटा को इकट्ठा करें और जब आप कुछ अच्छा लेते हैं, तो तरीकों से पूर्ववाही करें, थोड़ी देर के लिए अपनी उंगलियों को दोहराएं, ऐसा लगता है कि आप डेटा एकत्र कर रहे हैं, और फिर अपने सुंदर डेटा को प्रकाशित करें यदि कोई अध्ययन बाम्ब के परिणामों का उत्पादन करता है, तो इसे पहले से ही पंजीकृत नहीं करें या अगर यह बहुत अधिक प्रयास है, तो पारंपरिक दृष्टिकोण लें: नकली डेटा।
2. शत्रुतापूर्ण रिश्ते विरोधियों का उत्पादन करते हैं जब आप लोगों को बताते हैं कि वे भरोसेमंद नहीं होते हैं और उन्हें एक नया सिस्टम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, सिस्टम दुश्मन बन जाता है
मैं तर्क करता हूं कि अभी हमारे पास ज्यादातर सम्माननीय और आदर्शवादी वैज्ञानिक हैं जो सच्चाई ढूंढना चाहते हैं और सही काम करना चाहते हैं। फिर से, यह विश्वास का प्रश्न है, लेकिन, मैं नैतिक जिम्मेदारी के क्षय की वैज्ञानिकों की भावनाओं को देखने से नफरत करता हूं क्योंकि वे खुद को खुद के बजाय जिम्मेदार मानते हैं।
मुझे चिंता है कि स्नातक छात्रों को एक विरोधी और गर्दन में दर्द के रूप में प्रीग्रेस्ट्रेशन दिखाई देगा। इसमें किसी भी प्रणाली के बारे में खेल के तरीके हैं, और यह सोचने के लिए भोले-भरे होंगे कि खेल पूर्व-विन्यास के तरीके नहीं होंगे।
3. चयन अच्छा है। मैं बहुत सी पढ़ाई करता हूं कुछ अच्छे नहीं हैं हो सकता है कि वे मूक विचारों के साथ शुरू हों या शायद उनके पास उबाऊ, अनिश्चित परिणाम हैं अगर मैं मनोविज्ञान पर जाता हूं और इन अध्ययनों के बारे में लोगों को बताता हूं, तो किसी कारण के कारण मैं समझ नहीं पा रहा हूं, वे हमेशा तुरंत सो जाते हैं।
यह मेरे और मेरे दोस्तों के लिए बुरी बात है – यही लेखक और पाठकों के लिए है। सबसे पहले, अगर मुझे कुछ ऐसी चीज देना है जो उबाऊ हो जाता है, तो मुझे अपना वक्त लिखना पड़ेगा, और मेरे पास अच्छी चीजें लिखने के लिए पर्याप्त समय नहीं है क्योंकि अब यह बहुत कम बोरिंग सामान है। मैं बुरे परिणाम छिपाने की कोशिश नहीं कर रहा हूं, मैं उन परिणामों पर अपना समय बिताना पसंद करता हूं जो साहित्य में योगदान कर सकते हैं।
दूसरा, पढ़ने के लिए कई लेख पहले से ही मौजूद हैं; आखिरी बात मैं चाहता हूं कि पहले से ही रजिस्टर्ड आर्टिकल शुरू हो रहा है, भले ही परिणाम बोरिंग हो। इसके अलावा, मुझे डर लग रहा है कि लोग "पूर्व-रजिस्ट्रार लेख" और "आलेख के उबाऊ परिणामों के साथ लेख" के बीच एक सहयोग बनाने शुरू कर देंगे। ऐसा नहीं है कि अच्छे लेख preregistered नहीं किया जाएगा, लेकिन बहुत उबाऊ लोगों को भी होगा
जो सब कहना है, फिर से, यह विश्वास के बारे में है यदि आप मुझ पर विश्वास करते हैं, तो मुझे अपने सर्वोत्तम अध्ययनों के बारे में बताए जाने पर ध्यान दें। विश्वास है कि मैं उन लोगों को छिपा नहीं दूँगा जो मेरे सिद्धांतों को विचलित कर देते हैं, मैं सिर्फ उबाऊ लोगों को छुपाता हूं।
इस आखिरी बिंदु का काउंटरटागमेंट अच्छा है: क्या होगा अगर मैं 50 असंबंधित अध्ययन करता हूं और एक पागल सामाजिक भड़काना परिणाम दिखाता है तो मैं इसे केवल प्रकाशित करता हूं? विज्ञान की दृष्टि से, मैं मूल रूप से फ़्रेडी क्रूगर हूं इसलिए हो सकता है कि पूर्वगामी बहस के इस खंड को जीत ले।
4. पूर्व पढ़ाई के बिना बहुत अच्छे अध्ययन किए गए हैं। यदि आप बंदूकों से बंदी बनाते हैं, तो केवल डाकू में बंदूकें होंगी, और यदि आप गैर-पूर्व-पंजीकृत अध्ययनों से बाहर निकलते हैं, तो केवल गैरकानूनी गैर-पूर्ववाही अध्ययन करेंगे। दूसरे शब्दों में, हम सभी का फैसला नहीं करते हैं कि पूर्ववापसी नहीं किए गए अध्ययन खराब हैं। Neurocritic के पास कुछ नए शोध बैज के लिए एक प्रस्ताव है
5. लाल टेप Preregister करने के लिए, आपको पढ़ना है कि बोरिंग हो सकता है समाप्त हो सकता है, और आपको उन्हें जमा करना होगा, और स्थिति के आधार पर, उन्हें अध्ययन करने के लिए आपको समीक्षा करने और अनुमोदित करना होगा।
दूसरे शब्दों में, अगर मैं एक अध्ययन करना चाहता हूं, तो मुझे निम्नलिखित विकल्प का सामना करना पड़ सकता है:
Arghh। पूर्व-रजिस्ट्रेशन विज्ञान से बाहर सभी मज़ा ले जाएगा!
यह शिशु लग सकता है, लेकिन ईमानदारी से रहें: आप शायद बहुत से प्रशासनिक और / या नौकरशाही नियमों से नफरत करते हैं जो आपको लगता है कि सिर्फ लाल टेप है आपको इसकी रिपोर्ट प्रशासन या निकासी के लिए करना है; आपको यह साफ करना होगा कि आईआरएस के साथ लेकिन इन नियमों और प्रक्रियाओं में से कई संभवतः सार्थक लग गए थे जब उन्हें प्रस्तावित किया गया था। क्या पहले से धीमी गति से प्रकाशन प्रक्रिया में अधिक लाल टेप की तरह प्रतीत होता है? फिर, यह इस पर निर्भर करता है कि यह कैसे काम करता है। लेकिन खतरे निश्चित रूप से वहां मौजूद हैं
संक्षेप में , मैं कहूंगा कि हम उन अध्ययनों को शुरू नहीं करना शुरू कर रहे हैं जो अभी तक पूर्व में पंजीकृत नहीं थे और हम मानते हैं कि पूर्व-अभिलेख में अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं, जिनमें वैज्ञानिकों के बीच विश्वास और जिम्मेदारी में प्रगतिशील कमी और लाल टेप में एक प्रगतिशील वृद्धि शामिल है।
लेकिन मुझे नहीं पता कि मैं किस बारे में बात कर रहा हूं। मेरी सिफारिश? चलो सब पूर्व पंजीकरण की कोशिश करें और देखें कि यह कैसे काम करता है।
ट्विटर पर मुझे फॉलो करें।
