1. 이 문제에주의하십시오 :
재현성 위기의 개념에 익숙해지고 연구에 미치는 영향을 이해하십시오. 재현성과 관련된 토론, 기사 및 이니셔티브를 계속 업데이트하십시오.
2. 실습 투명성 :
연구 방법, 데이터 분석 절차 및 결과에 대해 투명하게하십시오. 실험 프로토콜, 데이터 세트 및 통계 분석과 같은 모든 관련 정보를 공유하여 다른 사람들이 결과를 복제하거나 확인할 수 있습니다.
3. 오픈 소스 도구 사용 :
가능할 때마다 데이터 수집, 분석 및 시각화를 위해 오픈 소스 소프트웨어 및 도구를 사용하십시오. 이를 통해 다른 사람들은 연구를보다 쉽게 조사하고 재현 할 수 있습니다.
4. 공부 등록 :
연구를 시작하기 전에 공공 저장소에서 연구를 사전 등록하십시오. 이를 통해 연구 계획, 방법 및 예상 결과에 대한 투명한 기록을 설정하는 데 도움이됩니다.
5. 문서 데이터 관리 :
연구 전반에 걸쳐 철저하고 일관된 데이터 관리 계획을 유지하십시오. 데이터 소스, 처리 단계 및 분석 중에 적용되는 모든 변환을 문서화하십시오.
6. 부정적인 결과를 공유하고 결과를 공유하십시오 :
긍정적 인 결과를보고하지는 않습니다. 부정적인 결과 나 예상치 못한 결과에 직면하면 공유하십시오. 이것은 연구 주제에 대한보다 포괄적 인 이해에 기여합니다.
7. 다른 사람의 발견을 복제 :
가능할 때마다 다른 연구자들의 연구를 복제하십시오. 이를 통해 결과를 검증하고 잠재적 인 편견이나 오류를 발견하는 데 도움이됩니다.
8. 버전 제어 사용 :
연구에 코딩이 포함 된 경우 버전 제어 소프트웨어 (예 :GIT)를 사용하여 코드 변경 사항을 추적하고 필요한 경우 이전 버전을 재현 할 수 있는지 확인하십시오.
9. 다른 사람과 협력하십시오 :
해당 분야의 동료 및 전문가와 협력하여 연구 방법과 결과를 검토하십시오. 건설적인 피드백은 잠재적 인 문제를 식별하고 작업의 재현성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
10. 변화를 옹호 :
연구 커뮤니티 내에서 재현성을 옹호하십시오. 동료들이 투명한 관행을 채택하고, 데이터를 공유하며, 연구 방법과 한계에 대한 공개 토론에 참여하도록 장려하십시오.
11. 정보를 유지하십시오 :
재현성과 관련된 새로운 모범 사례 및 지침을 유지하십시오. 많은 저널과 자금 지원 기관은 재현성을 촉진하기위한 정책을 시행하고 있으며 이러한 발전을 인식하는 것이 중요합니다.
12. 멘토링을 구하십시오 :
재현성 우선 순위를 정하는 고위 연구원의 지침을 구하십시오. 그들은 경험에 따라 귀중한 통찰력과 조언을 제공 할 수 있습니다.
ECRS는 이러한 관행에 적극적으로 참여하고 재현성 문화를 촉진함으로써보다 신뢰할 수 있고 투명한 연구 생태계를 구축하는 데 기여하여 궁극적으로 과학 지식의 진보를 발전시킬 수 있습니다.
