पुनरुत्पादकता संकट: अनुसंधान विश्वसनीयता को समझना और संबोधित करना

हाल के वर्षों में, वैज्ञानिक समुदाय के भीतर एक बढ़ती हुई चिंता उभरी है, जिसे अक्सर "पुनरुत्पादकता संकट" कहा जाता है। यह संकट उस खतरनाक दर को उजागर करता है जिस पर विभिन्न विषयों में अनुसंधान के निष्कर्ष स्वतंत्र शोधकर्ताओं द्वारा दोहराए या पुनरुत्पादित करने में विफल रहते हैं। यह प्रकाशित अनुसंधान की विश्वसनीयता और वैधता के बारे में मौलिक प्रश्न उठाता है और इसके विज्ञान, नीति और समाज के लिए दूरगामी प्रभाव हैं।

पुनरुत्पादकता संकट क्या है?

पुनरुत्पादकता संकट केवल असफल प्रयोगों के अलग-थलग मामलों के बारे में नहीं है। यह एक प्रणालीगत मुद्दा है जहां प्रकाशित शोध निष्कर्षों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किया जा सकता है। यह कई तरीकों से प्रकट हो सकता है:

• प्रतिकृति विफलता: मूल अध्ययन के समान सामग्री और विधियों का उपयोग करके किसी अध्ययन को दोहराने पर समान परिणाम प्राप्त करने में असमर्थता।
• पुनरुत्पादकता विफलता: समान विश्लेषणात्मक तरीकों का उपयोग करके मूल डेटा का पुन: विश्लेषण करने पर समान परिणाम प्राप्त करने में असमर्थता।
• सामान्यीकरण के मुद्दे: जब किसी विशिष्ट अध्ययन के निष्कर्षों को विभिन्न आबादी, संदर्भों या सेटिंग्स पर लागू नहीं किया जा सकता है।

प्रतिकृति और पुनरुत्पादकता के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है। प्रतिकृति में मूल परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए एक पूरी तरह से नया अध्ययन करना शामिल है, जबकि पुनरुत्पादकता परिणामों को सत्यापित करने के लिए मूल डेटा का पुन: विश्लेषण करने पर केंद्रित है। दोनों वैज्ञानिक निष्कर्षों की मजबूती स्थापित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

समस्या का दायरा: प्रभावित विषय

पुनरुत्पादकता संकट किसी एक क्षेत्र तक ही सीमित नहीं है; यह विषयों के एक व्यापक स्पेक्ट्रम को प्रभावित करता है, जिसमें शामिल हैं:

• मनोविज्ञान: यह क्षेत्र इस संकट को स्वीकार करने में सबसे आगे रहा है, अध्ययनों से क्लासिक मनोवैज्ञानिक प्रयोगों के लिए कम प्रतिकृति दर का प्रदर्शन हुआ है। "ओपन साइंस कोलेबोरेशन" परियोजना, उदाहरण के लिए, प्रमुख मनोविज्ञान पत्रिकाओं में प्रकाशित 100 अध्ययनों को दोहराने का प्रयास किया और पाया कि केवल 36% प्रतिकृतियों ने मूल अध्ययन के समान दिशा में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम दिए।
• चिकित्सा और बायोमेडिकल अनुसंधान: प्रीक्लिनिकल अनुसंधान में निष्कर्षों को दोहराने में विफलता के दवा विकास और नैदानिक परीक्षणों के लिए गंभीर परिणाम हो सकते हैं। अध्ययनों से पता चला है कि कैंसर अनुसंधान जैसे क्षेत्रों में प्रीक्लिनिकल निष्कर्षों का एक महत्वपूर्ण प्रतिशत दोहराया नहीं जा सकता है, जिससे संसाधनों की बर्बादी होती है और रोगियों को संभावित नुकसान होता है। बायर द्वारा 2011 के एक अध्ययन में बताया गया कि वे जांचे गए प्रकाशित प्रीक्लिनिकल अध्ययनों में से केवल 25% के परिणामों को ही दोहरा सके। एमजेन को भी इसी तरह की चुनौती का सामना करना पड़ा, उन्होंने जिन "मील का पत्थर" अध्ययनों की समीक्षा की, उनमें से केवल 11% को सफलतापूर्वक दोहराया।
• अर्थशास्त्र: अर्थशास्त्र में भी डेटा हेरफेर, चयनात्मक रिपोर्टिंग और पारदर्शिता की कमी के बारे में चिंताएं उठाई गई हैं। शोधकर्ता आर्थिक अनुसंधान की विश्वसनीयता में सुधार के लिए अध्ययनों के पूर्व-पंजीकरण और खुले डेटा साझाकरण की वकालत कर रहे हैं।
• इंजीनियरिंग: यद्यपि कम चर्चा में है, इंजीनियरिंग क्षेत्र भी इसके प्रति संवेदनशील हैं। सिमुलेशन परिणाम और प्रायोगिक डेटा पूरी तरह से प्रलेखित या उपलब्ध नहीं कराए जा सकते हैं, जो डिजाइन दावों के स्वतंत्र सत्यापन में बाधा डालते हैं।
• सामाजिक विज्ञान: मनोविज्ञान की तरह, समाजशास्त्र और राजनीति विज्ञान जैसे अन्य सामाजिक विज्ञानों को भी जटिल सामाजिक घटनाओं और सर्वेक्षण परिणामों को दोहराने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।

पुनरुत्पादकता संकट के कारण

पुनरुत्पादकता संकट एक बहुआयामी समस्या है जिसके कई कारक योगदान करते हैं:

• प्रकाशन पूर्वाग्रह: पत्रिकाएं अक्सर सकारात्मक या सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणामों को प्रकाशित करने का पक्ष लेती हैं, जिससे नकारात्मक या अनिर्णायक निष्कर्षों के खिलाफ पूर्वाग्रह पैदा होता है। इस "फाइल ड्रॉअर समस्या" का मतलब है कि एक परिकल्पना का समर्थन नहीं करने वाला पर्याप्त शोध अप्रकाशित रहता है, जिससे समग्र तस्वीर विकृत हो जाती है।
• सांख्यिकीय महत्व और पी-हैकिंग: परिणामों के महत्व को आंकने के लिए एकमात्र मानदंड के रूप में पी-मूल्यों पर अत्यधिक निर्भरता "पी-हैकिंग" को जन्म दे सकती है, जहां शोधकर्ता सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा या विश्लेषण विधियों में हेरफेर करते हैं, भले ही वे नकली हों। इसमें डेटा बिंदुओं को जोड़ना या हटाना, सांख्यिकीय परीक्षण बदलना, या कई विश्लेषणों से केवल महत्वपूर्ण निष्कर्षों की चयनात्मक रिपोर्टिंग जैसी तकनीकें शामिल हैं।
• पारदर्शिता और डेटा साझाकरण की कमी: कई शोधकर्ता अपना डेटा, कोड, या विस्तृत तरीके साझा नहीं करते हैं, जिससे दूसरों के लिए उनके निष्कर्षों को सत्यापित करना असंभव हो जाता है। पारदर्शिता की यह कमी स्वतंत्र प्रतिकृति और पुनरुत्पादकता के प्रयासों में बाधा डालती है। मालिकाना डेटा या सॉफ्टवेयर, साथ ही गोपनीयता संबंधी चिंताएं भी इसमें योगदान कर सकती हैं।
• अनुसंधान विधियों और सांख्यिकी में अपर्याप्त प्रशिक्षण: कठोर अनुसंधान डिजाइन, सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा प्रबंधन में अपर्याप्त प्रशिक्षण से अनुसंधान में त्रुटियां और पूर्वाग्रह हो सकते हैं। शोधकर्ताओं को पुनरुत्पादकता सुनिश्चित करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं के बारे में पता नहीं हो सकता है और वे अनजाने में उन प्रथाओं में संलग्न हो सकते हैं जो उनके निष्कर्षों की विश्वसनीयता को कमजोर करती हैं।
• नवीनता और प्रभाव के लिए प्रोत्साहन: अकादमिक पुरस्कार प्रणाली अक्सर कठोर और पुनरुत्पादक अनुसंधान पर नवीन और प्रभावशाली निष्कर्षों को प्राथमिकता देती है। यह शोधकर्ताओं को शॉर्टकट अपनाने, संदिग्ध अनुसंधान प्रथाओं में संलग्न होने, या उच्च-प्रभाव वाली पत्रिकाओं में प्रकाशित होने के लिए अपने परिणामों के महत्व को बढ़ा-चढ़ाकर बताने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है।
• अनुसंधान की जटिलता: कुछ शोध क्षेत्र, विशेष रूप से जटिल प्रणालियों या बड़े डेटासेट से जुड़े, स्वाभाविक रूप से पुनरुत्पादित करना मुश्किल होते हैं। प्रायोगिक स्थितियों में भिन्नता, डेटा प्रोसेसिंग में सूक्ष्म अंतर, और जटिल प्रणालियों की अंतर्निहित स्टोकेस्टिसिटी जैसे कारक विभिन्न अध्ययनों में सुसंगत परिणाम प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण बना सकते हैं।
• धोखाधड़ी और कदाचार: हालांकि कम आम है, डेटा की पूरी तरह से धोखाधड़ी या निर्माण के मामले भी पुनरुत्पादकता संकट में योगदान करते हैं। यद्यपि अपेक्षाकृत दुर्लभ, ये उदाहरण विज्ञान में जनता के विश्वास को कमजोर करते हैं और मजबूत अनुसंधान नैतिकता और निरीक्षण के महत्व को उजागर करते हैं।

पुनरुत्पादकता संकट के परिणाम

पुनरुत्पादकता संकट के परिणाम दूरगामी हैं और विज्ञान और समाज के विभिन्न पहलुओं को प्रभावित करते हैं:

• विज्ञान में जनता के विश्वास का क्षरण: जब शोध निष्कर्ष अविश्वसनीय पाए जाते हैं, तो यह विज्ञान और वैज्ञानिकों में जनता के विश्वास को कम कर सकता है। इसके अनुसंधान निधि के लिए सार्वजनिक समर्थन, वैज्ञानिक साक्ष्य की स्वीकृति और विज्ञान-आधारित नीतियों को अपनाने की इच्छा पर नकारात्मक परिणाम हो सकते हैं।
• संसाधनों की बर्बादी: गैर-पुनरुत्पादक अनुसंधान समय, धन और प्रयास सहित संसाधनों की एक महत्वपूर्ण बर्बादी का प्रतिनिधित्व करता है। जब अध्ययनों को दोहराया नहीं जा सकता है, तो इसका मतलब है कि अनुसंधान में मूल निवेश अनिवार्य रूप से बर्बाद हो गया था, और उन अविश्वसनीय निष्कर्षों पर आधारित आगे का शोध भी गुमराह हो सकता है।
• विज्ञान में प्रगति धीमी: पुनरुत्पादकता संकट विश्वसनीय अनुसंधान से संसाधनों और ध्यान को हटाकर वैज्ञानिक प्रगति की गति को धीमा कर सकता है। जब शोधकर्ता अविश्वसनीय निष्कर्षों को दोहराने की कोशिश में समय और प्रयास खर्च करते हैं, तो यह उनकी नया शोध करने और अपने क्षेत्र में वास्तविक प्रगति करने की क्षमता को कम कर देता है।
• रोगियों और समाज को नुकसान: चिकित्सा और सार्वजनिक स्वास्थ्य जैसे क्षेत्रों में, गैर-पुनरुत्पादक अनुसंधान का रोगियों और समाज के लिए सीधा परिणाम हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई दवा या उपचार अविश्वसनीय शोध पर आधारित है, तो यह अप्रभावी या हानिकारक भी हो सकता है। इसी तरह, यदि सार्वजनिक स्वास्थ्य नीतियां त्रुटिपूर्ण डेटा पर आधारित हैं, तो वे अनपेक्षित परिणाम दे सकती हैं।
• वैज्ञानिक करियर को नुकसान: जो शोधकर्ता गैर-पुनरुत्पादक अनुसंधान में शामिल होते हैं, उनके करियर को नुकसान हो सकता है। इसमें धन प्राप्त करने, उच्च-प्रभाव वाली पत्रिकाओं में प्रकाशित होने और अकादमिक पदों को सुरक्षित करने में कठिनाई शामिल हो सकती है। प्रकाशित करने का दबाव और अकादमिक अनुसंधान की प्रतिस्पर्धी प्रकृति शोधकर्ताओं को शॉर्टकट अपनाने और संदिग्ध अनुसंधान प्रथाओं में संलग्न होने के लिए प्रोत्साहित कर सकती है, जो अंततः उनके करियर को नुकसान पहुंचा सकती है।

पुनरुत्पादकता संकट को संबोधित करना: समाधान और रणनीतियाँ

पुनरुत्पादकता संकट को संबोधित करने के लिए एक बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता है जिसमें अनुसंधान प्रथाओं, प्रोत्साहनों और संस्थागत नीतियों में बदलाव शामिल हैं:

• खुले विज्ञान प्रथाओं को बढ़ावा देना: खुले विज्ञान प्रथाएं, जैसे डेटा साझा करना, कोड साझा करना, और अध्ययनों का पूर्व-पंजीकरण, पुनरुत्पादकता में सुधार के लिए आवश्यक हैं। खुला डेटा अन्य शोधकर्ताओं को मूल निष्कर्षों को सत्यापित करने और आगे के विश्लेषण करने की अनुमति देता है। पूर्व-पंजीकरण शोधकर्ताओं को अपनी परिकल्पनाओं, विधियों और विश्लेषण योजनाओं को पहले से निर्दिष्ट करने की आवश्यकता के द्वारा पी-हैकिंग और चयनात्मक रिपोर्टिंग को रोकने में मदद करता है। ओपन साइंस फ्रेमवर्क (OSF) जैसे प्लेटफॉर्म खुले विज्ञान प्रथाओं को लागू करने के लिए संसाधन और उपकरण प्रदान करते हैं।
• सांख्यिकीय प्रशिक्षण और विधियों में सुधार: शोधकर्ताओं को त्रुटियों और पूर्वाग्रहों को रोकने के लिए सांख्यिकीय विधियों और अनुसंधान डिजाइन में बेहतर प्रशिक्षण प्रदान करना महत्वपूर्ण है। इसमें शोधकर्ताओं को पी-मूल्यों की सीमाओं, प्रभाव आकारों के महत्व और पी-हैकिंग की क्षमता के बारे में सिखाना शामिल है। इसमें बायेसियन सांख्यिकी और मेटा-विश्लेषण जैसी अधिक मजबूत सांख्यिकीय विधियों के उपयोग को बढ़ावा देना भी शामिल है।
• प्रोत्साहन संरचना को बदलना: अकादमिक पुरस्कार प्रणाली को नवीनता और प्रभाव पर कठोर और पुनरुत्पादक अनुसंधान को प्राथमिकता देने के लिए सुधारने की आवश्यकता है। इसमें डेटा साझा करने, प्रतिकृति अध्ययन और खुले विज्ञान में योगदान के लिए शोधकर्ताओं को पहचानना और पुरस्कृत करना शामिल है। पत्रिकाओं और वित्तपोषण एजेंसियों को भी अनुसंधान प्रस्तावों और प्रकाशनों की पद्धतिगत कठोरता को अधिक महत्व देना चाहिए।
• सहकर्मी समीक्षा को मजबूत करना: सहकर्मी समीक्षा अनुसंधान की गुणवत्ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। हालांकि, सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया अक्सर त्रुटिपूर्ण होती है और पूर्वाग्रहों के प्रति संवेदनशील हो सकती है। सहकर्मी समीक्षा में सुधार के लिए, पत्रिकाओं को अधिक पारदर्शी और कठोर समीक्षा प्रक्रियाओं को लागू करने पर विचार करना चाहिए, जैसे कि समीक्षकों से डेटा, कोड और विधियों की गुणवत्ता का आकलन करने की आवश्यकता। उन्हें समीक्षकों को केवल निष्कर्षों की नवीनता के बजाय अनुसंधान की पद्धतिगत कठोरता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए भी प्रोत्साहित करना चाहिए।
• प्रतिकृति अध्ययनों को बढ़ावा देना: प्रतिकृति अध्ययन अनुसंधान निष्कर्षों की विश्वसनीयता को सत्यापित करने के लिए आवश्यक हैं। हालांकि, प्रतिकृति अध्ययनों को अक्सर कम महत्व दिया जाता है और कम वित्त पोषित किया जाता है। इसे संबोधित करने के लिए, वित्तपोषण एजेंसियों को प्रतिकृति अध्ययनों के लिए अधिक संसाधन आवंटित करने चाहिए, और पत्रिकाओं को उन्हें प्रकाशित करने के लिए अधिक इच्छुक होना चाहिए। शोधकर्ताओं को भी प्रतिकृति अध्ययन करने और अपने निष्कर्षों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराने के लिए प्रोत्साहित किया जाना चाहिए।
• अनुसंधान नैतिकता और अखंडता को बढ़ाना: धोखाधड़ी और कदाचार को रोकने के लिए अनुसंधान नैतिकता और अखंडता को मजबूत करना महत्वपूर्ण है। इसमें शोधकर्ताओं को नैतिक आचरण में प्रशिक्षण प्रदान करना, पारदर्शिता और जवाबदेही की संस्कृति को बढ़ावा देना, और कदाचार के आरोपों की जांच के लिए स्पष्ट प्रक्रियाएं स्थापित करना शामिल है। संस्थानों को व्हिसलब्लोअर्स की सुरक्षा के लिए नीतियां भी लागू करनी चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि शोधकर्ताओं को कदाचार की रिपोर्टिंग के लिए दंडित नहीं किया जाए।
• रिपोर्टिंग दिशानिर्देशों का विकास और अपनाना: मानकीकृत रिपोर्टिंग दिशानिर्देश, जैसे नैदानिक परीक्षणों के लिए CONSORT दिशानिर्देश और व्यवस्थित समीक्षाओं के लिए PRISMA दिशानिर्देश, अनुसंधान रिपोर्टों की पारदर्शिता और पूर्णता में सुधार करने में मदद कर सकते हैं। ये दिशानिर्देश उन सूचनाओं की जांच सूचियां प्रदान करते हैं जिन्हें अनुसंधान रिपोर्टों में शामिल किया जाना चाहिए, जिससे पाठकों के लिए अनुसंधान की गुणवत्ता और विश्वसनीयता का आकलन करना आसान हो जाता है। पत्रिकाओं को लेखकों को इन दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए और उन्हें ऐसा करने में मदद करने के लिए प्रशिक्षण और संसाधन प्रदान करने चाहिए।

संकट को संबोधित करने वाली पहलें और संगठन

कई पहलें और संगठन पुनरुत्पादकता संकट को संबोधित करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं:

• ओपन साइंस फ्रेमवर्क (OSF): एक मुफ्त, ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म जो डेटा साझाकरण, कोड साझाकरण, पूर्व-पंजीकरण और सहयोग के लिए उपकरण प्रदान करके खुले विज्ञान प्रथाओं का समर्थन करता है।
• सेंटर फॉर ओपन साइंस (COS): एक संगठन जो खुले विज्ञान प्रथाओं को बढ़ावा देने और अनुसंधान की पुनरुत्पादकता में सुधार करने के लिए समर्पित है। COS शोधकर्ताओं को खुले विज्ञान प्रथाओं को अपनाने में मदद करने के लिए अनुसंधान करता है, उपकरण विकसित करता है और प्रशिक्षण प्रदान करता है।
• पंजीकृत रिपोर्ट (Registered Reports): एक प्रकाशन प्रारूप जहां डेटा संग्रह से पहले अध्ययनों की सहकर्मी-समीक्षा की जाती है, जिसमें स्वीकृति अध्ययन डिजाइन और तर्क पर आधारित होती है, न कि परिणामों पर। यह प्रकाशन पूर्वाग्रह और पी-हैकिंग को कम करने में मदद करता है।
• मेनी लैब्स प्रोजेक्ट्स (Many Labs Projects): बड़े पैमाने पर सहयोगात्मक परियोजनाएं जो निष्कर्षों की सामान्यीकरण क्षमता का आकलन करने के लिए कई प्रयोगशालाओं में अध्ययनों को दोहराती हैं।
• द रिप्रोड्यूसिबिलिटी प्रोजेक्ट: कैंसर बायोलॉजी: कैंसर अनुसंधान की पुनरुत्पादकता का आकलन करने के लिए उच्च-प्रभाव वाले कैंसर जीव विज्ञान पत्रों के चयन को दोहराने की एक पहल।
• ऑलट्राएल्स (AllTrials): एक अभियान जो सभी नैदानिक परीक्षणों को पंजीकृत करने और उनके परिणामों की रिपोर्ट करने की मांग करता है।

पुनरुत्पादकता पर वैश्विक परिप्रेक्ष्य

पुनरुत्पादकता संकट एक वैश्विक मुद्दा है, लेकिन चुनौतियां और समाधान विभिन्न देशों और क्षेत्रों में भिन्न हो सकते हैं। अनुसंधान वित्त पोषण, अकादमिक संस्कृति और नियामक ढांचे जैसे कारक अनुसंधान की पुनरुत्पादकता को प्रभावित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए:

• यूरोप: यूरोपीय आयोग ने पूरे यूरोपीय संघ में खुले विज्ञान को बढ़ावा देने और अनुसंधान अखंडता में सुधार के लिए पहल शुरू की है। इन पहलों में ओपन एक्सेस प्रकाशन, डेटा साझाकरण और अनुसंधान नैतिकता में प्रशिक्षण के लिए वित्त पोषण शामिल है।
• उत्तरी अमेरिका: संयुक्त राज्य अमेरिका में राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (NIH) ने बायोमेडिकल अनुसंधान में कठोरता और पुनरुत्पादकता को बढ़ावा देने के लिए नीतियां लागू की हैं। इन नीतियों में डेटा साझाकरण, नैदानिक परीक्षणों का पूर्व-पंजीकरण और सांख्यिकीय विधियों में प्रशिक्षण के लिए आवश्यकताएं शामिल हैं।
• एशिया: चीन और भारत जैसे देश अनुसंधान और विकास में भारी निवेश कर रहे हैं, लेकिन उन्हें अनुसंधान की गुणवत्ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने में भी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। एशिया में पुनरुत्पादकता संकट के बारे में जागरूकता बढ़ रही है, और खुले विज्ञान को बढ़ावा देने और अनुसंधान नैतिकता में सुधार के प्रयास चल रहे हैं।
• अफ्रीका: अफ्रीकी देशों को सीमित संसाधनों और बुनियादी ढांचे के कारण अनुसंधान करने और दोहराने में अनूठी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। हालांकि, अफ्रीका में खुले विज्ञान और डेटा साझाकरण के महत्व की बढ़ती हुई मान्यता है, और इन प्रथाओं को बढ़ावा देने के लिए पहलें चल रही हैं।

अनुसंधान विश्वसनीयता का भविष्य

पुनरुत्पादकता संकट को संबोधित करना एक सतत प्रक्रिया है जिसमें शोधकर्ताओं, संस्थानों, वित्तपोषण एजेंसियों और पत्रिकाओं से निरंतर प्रयास और सहयोग की आवश्यकता होती है। खुले विज्ञान प्रथाओं को बढ़ावा देकर, सांख्यिकीय प्रशिक्षण में सुधार करके, प्रोत्साहन संरचना को बदलकर, सहकर्मी समीक्षा को मजबूत करके, और अनुसंधान नैतिकता को बढ़ाकर, हम अनुसंधान की विश्वसनीयता और वैधता में सुधार कर सकते हैं और एक अधिक भरोसेमंद और प्रभावशाली वैज्ञानिक उद्यम का निर्माण कर सकते हैं।

अनुसंधान का भविष्य पुनरुत्पादकता संकट को संबोधित करने और यह सुनिश्चित करने की हमारी क्षमता पर निर्भर करता है कि वैज्ञानिक निष्कर्ष मजबूत, विश्वसनीय और सामान्यीकरण योग्य हों। इसके लिए हमें अनुसंधान करने और मूल्यांकन करने के तरीके में एक सांस्कृतिक बदलाव की आवश्यकता होगी, लेकिन इस तरह के बदलाव के लाभ बहुत बड़े होंगे, जिससे विज्ञान में तेज प्रगति होगी, रोगियों और समाज के लिए बेहतर परिणाम होंगे, और वैज्ञानिक उद्यम में जनता का अधिक विश्वास होगा।

शोधकर्ताओं के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि

यहां कुछ कार्रवाई योग्य कदम दिए गए हैं जिन्हें शोधकर्ता अपने काम की पुनरुत्पादकता में सुधार के लिए उठा सकते हैं:

• अपने अध्ययनों का पूर्व-पंजीकरण करें: डेटा एकत्र करने से पहले अपनी परिकल्पनाओं, विधियों और विश्लेषण योजनाओं को पूर्व-पंजीकृत करने के लिए OSF जैसे प्लेटफार्मों का उपयोग करें।
• अपना डेटा और कोड साझा करें: जब भी संभव हो अपना डेटा, कोड और सामग्री सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराएं।
• कठोर सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करें: एक सांख्यिकीविद् से परामर्श करें और अपने डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपयुक्त सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करें।
• सभी परिणामों की रिपोर्ट करें: चयनात्मक रिपोर्टिंग से बचें और नकारात्मक या अनिर्णायक परिणामों सहित सभी निष्कर्षों की रिपोर्ट करें।
• प्रतिकृति अध्ययन करें: अपने स्वयं के निष्कर्षों को दोहराने का प्रयास करें और दूसरों को ऐसा करने के लिए प्रोत्साहित करें।
• रिपोर्टिंग दिशानिर्देशों का पालन करें: पारदर्शिता और पूर्णता सुनिश्चित करने के लिए CONSORT और PRISMA जैसे रिपोर्टिंग दिशानिर्देशों का पालन करें।
• कार्यशालाओं और प्रशिक्षण सत्रों में भाग लें: अनुसंधान विधियों और सांख्यिकी में अपने ज्ञान और कौशल में लगातार सुधार करें।
• खुले विज्ञान की वकालत करें: अपने संस्थान और समुदाय के भीतर खुले विज्ञान प्रथाओं को बढ़ावा दें।

इन कदमों को उठाकर, शोधकर्ता एक अधिक विश्वसनीय और भरोसेमंद वैज्ञानिक उद्यम में योगदान दे सकते हैं और पुनरुत्पादकता संकट को संबोधित करने में मदद कर सकते हैं।