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Hilfe, die empirischen Wissenschaften stecken in der Krise, wie kommen wir da wieder raus?

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Fellow-Programm Freies Wissen 2018/2019 Qualifizierungsworkshop 11.-12.02.2019 @ Museum für Naturkunde Berlin Referent*in: Rima-Maria Rahal & Felix Henninger

Fixing the broken system

Oder: Hilfe, die empirischen Wissenschaften stecken in der Krise, wie kommen wir da wieder raus?

Entstanden im Nachtrag zum Vortrag „Falsche Anreize und statistische Rituale" (Gerd Gigerenzer, 11.02.2019, https://tools.wmflabs.org/scholia/author/Q108184).

Generelle Einführung

Was ist überhaupt kaputt am System? Und warum ist das ein Problem? Diagnosemodus

Das ist dir noch nicht kaputt genug? Dann guck mal hier :'-)

Allgemeine Einführung, was noch alles kaputt ist: "Everything is fucked: The syllabus" (Srivastava, 2016) https://thehardestscience.com/2016/08/11/everything-is-fucked-the-syllabus/

Was kann man machen, um das System zu fixen? Diskussionsvorschläge

  • Umdenken bei der Leistungsdefinition: Zählt wirklich nur die Zahl der Publikationen? Und leisten Wissenschaftler das beste, wenn sie unter Druck stehen (https://www.mpg.de/lise-meitner-exzellenzprogramm)?
  • Umdenken bei der Publikationswürdigkeit: wie wär's mit transparent (präregistriert, open data, open methods: https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1002456) und solide (a priori Poweranalyse) statt überraschend und magisch und signifikant
  • Proaktiver Umgang mit Fragen zur Replizierbarkeit -> Verbesserung der Literaturlage über Zeit
  • Tools die offene Wissenschaft einfach(er) machen
  • Als Reviewer auf offene Materialien/Daten bestehen (oder kurze Erklärung warum das nicht möglich ist): https://opennessinitiative.org/
  • Incentives für transparentes wissenschaftliches Verhalten, auch 'symbolische' (e.g. badges)
  • Stärkerer Fokus auf Replikation (z.B. Abschlussarbeiten an der Fernuniversität Hagen (http://open-science-fernuniversitaet-hagen.de/#))
  • (Potentielle) Reproduzierbarkeit von Analysen durch Open Data, Metadaten
  • Bewertung von Forschung unabhängig vom Ergebnis: Preregistration, registered reports, result-blind peer review -> Keine "high-risk-Forschung"
  • Gemeinsame Initiativen von vielen ForscherInnen

Weiterführende Literatur

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