Open science

Question 1

open access

Answer 1

vrije toegang tot wetenschappelijke artikelen

Question 1

open data

Answer 1

vrije toegang tot data

Question 2

open source

Answer 2

vrije toegang tot software

Question 3

open methodology

Answer 3

vrije toegang tot methoden (bv. scripts gebruikt voor analyses)

Question 4

open peer review

Answer 4

vrije toegang tot review proces en identiteit reviewers

Question 5

p-value -> p staat voor

Answer 5

probability

Question 6

p-value

Answer 6

wat is de kans om de huidige resultaten of
extremer te verkrijgen

Question 7

null hypothesis (H0)

Answer 7

geen effect van x op y

Question 8

alternative hypothesis (HA)

Answer 8

wel een effect van x op y

Question 9

als p< .05 dan

Answer 9

• significant resultaat
• verwerp H0, accepteer HA
• happy scientist
• publiceren

Question 10

Waarom open science? Wat gaat er mis?

Answer 10

1. Fraude
2. Bias
3. Verborgen flexibiliteit
4. Gebrek aan replicaties

Question 11

fraude

Answer 11

data en analyses worden gefabriceerd

Question 12

Open Science oplossing voor fraude

Answer 12

• Repliceren (= een studie exact herhalen)
• Pre-registration / registered report
• Open data
• Open methode

Question 13

Bias

Answer 13

data fabriceren - analyses fabriceren - confirmation bias

Question 14

Open Science oplossing voor bias

Answer 14

• Pre-registration / registered report
• Repliceren (en publiceren!)

Question 15

verborgen flexibiliteit

Answer 15

• P-hacking
• HARKing
• Researcher’s degrees of freedom

Question 16

p-hacking

Answer 16

Combinatie van analyse technieken kiezen die
p < .05 oplevert.

Question 16

HARKing

Answer 16

Hypothesis After Results are Known
* Hypothese aanpassen aan de verkregen
resultaten

Question 17

Biased debugging

Answer 17

Alleen wanneer er onverwachte resultaten bekomen worden, wordt de analyse kritisch geëvalueerd

Question 18

Gebrek aan replicaties

Answer 18

• Fouten, bias, toeval opsporen
• Publication bias - File drawer
• Onderwaardering voor replicaties:
  Resultaten moeten significant, “nieuw”, “verrassend”, “sexy”, “in de mode” zijn

Question 19

Open Science oplossing voor verborgen flexibiliteit

Answer 19

• Pre-registration / registered report * Repliceren
• Open data
• Open methode

Question 20

doelen van open science

Answer 20

• Transparantie
• Beperken van fouten
• Bevordert repliceerbaarheid
• Verhogen geloofwaardigheid
• Verhogen herbruikbaarheid
• Verbeteren efficiëntie
  onderzoeker

Question 21

Open Science: wanneer wat delen?

Answer 21

STAP 1: onderzoeksidee & onderzoeksdesign
STAP 2: Organiseren van het onderzoek
STAP 3: ORCID
Stap 4:
* Data Management Plan (DMP)
* Data Life Cycle
* Horizon2020 richtlijnen
* EU programma voor onderzoek en innovatie
* OpenAccess
* Findable, Accessible, Interoperable, Reusable
STAP 5: ethische commissie - goedkeuring van onderzoek
STAP 6: Preregistratie (confirmation vs. exploration) VOOOR DATA COLLECTIE
STAP 7: Data collectie & research paper schrijven
STAP 8: paper submission
STAP 9: Niet publiek toegankelijk
STAP 10: Pre-print in repository (embargo?)
STAP 11: Publicatie in open acces journal

Question 22

wat zijn nu de voordelen van open science

Answer 22

• Preventie- “p-hacking”, “HARKing”, “researcher’s degrees of freedom”
• Bevordert repliceerbaarheid van onderzoek
• Verhoogt vertrouwen in de validiteit van statische inferentie
• Bevordert de efficiëntie van wetenschappelijk onderzoek
• Beschermt tegen verlies van data
• Verhoogt de zichtbaarheid van je onderzoek
• Verhoogt het aantal citaties van je onderzoek
• Je projecten worden op een efficiëntere manier gemanaged

Question 23

ORCID

Answer 23

Digital Identifier

• Persoonlijk profiel
• Link met uw onderzoeksoutput
• Link met uw affiliaties en
  collaborators
• Vindbaarheid van je
  onderzoeksgegevens