ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധി: ഗവേഷണ വിശ്വാസ്യത മനസ്സിലാക്കലും പരിഹരിക്കലും

സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, ശാസ്ത്ര സമൂഹത്തിനുള്ളിൽ "ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധി" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ആശങ്ക വർദ്ധിച്ചുവരുന്നു. ഈ പ്രതിസന്ധി, വിവിധ വിഷയങ്ങളിലുടനീളമുള്ള ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലുകൾ സ്വതന്ത്ര ഗവേഷകർക്ക് ആവർത്തിക്കാനോ പുനഃസൃഷ്ടിക്കാനോ കഴിയാതെ വരുന്ന ഭയാനകമായ നിരക്കിനെ എടുത്തു കാണിക്കുന്നു. ഇത് പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഗവേഷണങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യതയെയും സാധുതയെയും കുറിച്ച് അടിസ്ഥാനപരമായ ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുകയും ശാസ്ത്രം, നയം, സമൂഹം എന്നിവയിൽ ദൂരവ്യാപകമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എന്താണ് ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധി?

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധി എന്നത് പരാജയപ്പെട്ട പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒറ്റപ്പെട്ട കേസുകളെക്കുറിച്ചല്ല. പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലുകളുടെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു വ്യവസ്ഥാപരമായ പ്രശ്നത്തെയാണ് ഇത് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്. ഇത് പല തരത്തിൽ പ്രകടമാകാം:

• തനിപ്പകർപ്പ് പരാജയം: യഥാർത്ഥ പഠനത്തിലെ അതേ സാമഗ്രികളും രീതികളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പഠനം ആവർത്തിക്കുമ്പോൾ അതേ ഫലങ്ങൾ നേടാനുള്ള കഴിവില്ലായ്മ.
• ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പരാജയം: യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഒരേ വിശകലന രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ അതേ ഫലങ്ങൾ നേടാനുള്ള കഴിവില്ലായ്മ.
• പൊതുവൽക്കരണ പ്രശ്നങ്ങൾ: ഒരു പ്രത്യേക പഠനത്തിലെ കണ്ടെത്തലുകൾ വ്യത്യസ്ത ജനവിഭാഗങ്ങൾക്കോ സാഹചര്യങ്ങൾക്കോ ക്രമീകരണങ്ങൾക്കോ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയാതെ വരുമ്പോൾ.

തനിപ്പകർപ്പും ആവർത്തനക്ഷമതയും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. യഥാർത്ഥ സിദ്ധാന്തം പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഒരു പുതിയ പഠനം നടത്തുന്നതാണ് തനിപ്പകർപ്പ്, അതേസമയം ആവർത്തനക്ഷമത എന്നത് ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനായി യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ വീണ്ടും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലുകളുടെ കരുത്ത് സ്ഥാപിക്കുന്നതിന് രണ്ടും നിർണായകമാണ്.

പ്രശ്നത്തിന്റെ വ്യാപ്തി: ബാധിക്കപ്പെട്ട മേഖലകൾ

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധി ഒരു മേഖലയിൽ മാത്രം ഒതുങ്ങുന്നില്ല; ഇത് ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന വിഷയങ്ങളെ ബാധിക്കുന്നു:

• സൈക്കോളജി: ക്ലാസിക്കൽ സൈക്കോളജിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളുടെ കുറഞ്ഞ തനിപ്പകർപ്പ് നിരക്കുകൾ വ്യക്തമാക്കുന്ന പഠനങ്ങളിലൂടെ, ഈ പ്രതിസന്ധിയെ അംഗീകരിക്കുന്നതിൽ ഈ മേഖല മുൻപന്തിയിലാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, "ഓപ്പൺ സയൻസ് കൊളാബറേഷൻ" പ്രോജക്റ്റ് പ്രമുഖ സൈക്കോളജി ജേണലുകളിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച 100 പഠനങ്ങൾ ആവർത്തിക്കാൻ ശ്രമിച്ചു, അതിൽ 36% തനിപ്പകർപ്പുകൾക്ക് മാത്രമേ യഥാർത്ഥ പഠനത്തിന്റെ അതേ ദിശയിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കലായി പ്രാധാന്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ ലഭിച്ചുള്ളൂ എന്ന് കണ്ടെത്തി.
• മെഡിസിനും ബയോമെഡിക്കൽ ഗവേഷണവും: പ്രീക്ലിനിക്കൽ ഗവേഷണത്തിലെ കണ്ടെത്തലുകൾ ആവർത്തിക്കുന്നതിലെ പരാജയം മയക്കുമരുന്ന് വികസനത്തിനും ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകൾക്കും ഗുരുതരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും. കാൻസർ ഗവേഷണം പോലുള്ള മേഖലകളിലെ പ്രീക്ലിനിക്കൽ കണ്ടെത്തലുകളുടെ ഒരു പ്രധാന ശതമാനം ആവർത്തിക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് പഠനങ്ങൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് വിഭവങ്ങൾ പാഴാക്കുന്നതിനും രോഗികൾക്ക് ദോഷം വരുത്തുന്നതിനും ഇടയാക്കുന്നു. 2011-ൽ ബെയർ (Bayer) നടത്തിയ ഒരു പഠനത്തിൽ, അവർ പരിശോധിച്ച പ്രസിദ്ധീകരിച്ച പ്രീക്ലിനിക്കൽ പഠനങ്ങളിൽ 25% ഫലങ്ങൾ മാത്രമേ അവർക്ക് ആവർത്തിക്കാൻ കഴിഞ്ഞുള്ളൂ എന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. കാൻസർ ഗവേഷണത്തിലെ "നാഴികക്കല്ലായ" പഠനങ്ങളിൽ 11% മാത്രം വിജയകരമായി ആവർത്തിക്കാൻ കഴിഞ്ഞ സമാനമായ ഒരു വെല്ലുവിളി ആംജെനും (Amgen) നേരിട്ടു.
• സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം: ഡാറ്റാ കൃത്രിമം, തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട റിപ്പോർട്ടിംഗ്, സുതാര്യതയുടെ അഭാവം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകൾ സാമ്പത്തികശാസ്ത്രത്തിലും ഉയർന്നിട്ടുണ്ട്. സാമ്പത്തിക ഗവേഷണത്തിന്റെ വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി പഠനങ്ങളുടെ മുൻകൂർ രജിസ്ട്രേഷനും ഓപ്പൺ ഡാറ്റാ പങ്കുവെക്കലിനും ഗവേഷകർ കൂടുതലായി വാദിക്കുന്നു.
• എഞ്ചിനീയറിംഗ്: കുറച്ച് ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിലും, എഞ്ചിനീയറിംഗ് മേഖലകളും ഇതിന് വിധേയമാണ്. സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളും പരീക്ഷണ ഡാറ്റയും പൂർണ്ണമായി രേഖപ്പെടുത്തുകയോ ലഭ്യമാക്കുകയോ ചെയ്യാത്തതിനാൽ ഡിസൈൻ ക്ലെയിമുകളുടെ സ്വതന്ത്ര പരിശോധനയ്ക്ക് തടസ്സമാകുന്നു.
• സോഷ്യൽ സയൻസസ്: സൈക്കോളജി പോലെ, സോഷ്യോളജി, പൊളിറ്റിക്കൽ സയൻസ് തുടങ്ങിയ മറ്റ് സാമൂഹിക ശാസ്ത്രങ്ങളും സങ്കീർണ്ണമായ സാമൂഹിക പ്രതിഭാസങ്ങളും സർവേ ഫലങ്ങളും ആവർത്തിക്കുന്നതിൽ വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു.

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയുടെ കാരണങ്ങൾ

നിരവധി ഘടകങ്ങൾ ചേർന്ന ഒരു ബഹുമുഖ പ്രശ്നമാണ് ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധി:

• പ്രസിദ്ധീകരണത്തിലെ പക്ഷപാതം: ജേണലുകൾ പലപ്പോഴും പോസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കലായി പ്രാധാന്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു, ഇത് നെഗറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ നിർണ്ണായകമല്ലാത്ത കണ്ടെത്തലുകൾക്കെതിരെ ഒരു പക്ഷപാതത്തിന് കാരണമാകുന്നു. ഈ "ഫയൽ ഡ്രോയർ പ്രശ്നം" അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഒരു സിദ്ധാന്തത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാത്ത ഗണ്യമായ അളവിലുള്ള ഗവേഷണം പ്രസിദ്ധീകരിക്കാതെ കിടക്കുന്നു, ഇത് മൊത്തത്തിലുള്ള ചിത്രത്തെ വളച്ചൊടിക്കുന്നു.
• സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രാധാന്യവും പി-ഹാക്കിംഗും: ഫലങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഏക മാനദണ്ഡമായി പി-മൂല്യങ്ങളെ (p-values) അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് "പി-ഹാക്കിംഗിന്" (p-hacking) ഇടയാക്കും, അവിടെ ഗവേഷകർ ഡാറ്റയോ വിശകലന രീതികളോ കൃത്രിമം കാണിച്ച് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കലായി പ്രാധാന്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ നേടുന്നു, അവ വ്യാജമാണെങ്കിൽ പോലും. ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ചേർക്കുകയോ നീക്കം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുക, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റ് മാറ്റുക, അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം വിശകലനങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രാധാന്യമുള്ള കണ്ടെത്തലുകൾ മാത്രം തിരഞ്ഞെടുത്ത് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ തന്ത്രങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
• സുതാര്യതയുടെയും ഡാറ്റാ പങ്കുവെക്കലിന്റെയും അഭാവം: പല ഗവേഷകരും അവരുടെ ഡാറ്റയോ കോഡോ വിശദമായ രീതികളോ പങ്കുവെക്കുന്നില്ല, ഇത് മറ്റുള്ളവർക്ക് അവരുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ പരിശോധിക്കുന്നത് അസാധ്യമാക്കുന്നു. സുതാര്യതയുടെ ഈ അഭാവം സ്വതന്ത്രമായ തനിപ്പകർപ്പ്, ആവർത്തനക്ഷമത ശ്രമങ്ങൾക്ക് തടസ്സമാകുന്നു. ഉടമസ്ഥാവകാശമുള്ള ഡാറ്റയോ സോഫ്റ്റ്‌വെയറോ, രഹസ്യാത്മകതയെക്കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകളും ഇതിന് കാരണമായേക്കാം.
• ഗവേഷണ രീതികളിലും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിലും അപര്യാപ്തമായ പരിശീലനം: കർശനമായ ഗവേഷണ രൂപകൽപ്പന, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം, ഡാറ്റാ മാനേജ്മെൻ്റ് എന്നിവയിലെ അപര്യാപ്തമായ പരിശീലനം ഗവേഷണത്തിൽ പിശകുകൾക്കും പക്ഷപാതങ്ങൾക്കും ഇടയാക്കും. ആവർത്തനക്ഷമത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികളെക്കുറിച്ച് ഗവേഷകർ ബോധവാന്മാരായിരിക്കില്ല, കൂടാതെ അവരുടെ കണ്ടെത്തലുകളുടെ വിശ്വാസ്യതയെ ദുർബലപ്പെടുത്തുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ അറിഞ്ഞോ അറിയാതെയോ ഏർപ്പെട്ടേക്കാം.
• പുതുമയ്ക്കും സ്വാധീനത്തിനുമുള്ള പ്രോത്സാഹനങ്ങൾ: അക്കാദമിക് റിവാർഡ് സിസ്റ്റം പലപ്പോഴും കർശനവും ആവർത്തനക്ഷമവുമായ ഗവേഷണത്തേക്കാൾ പുതിയതും സ്വാധീനമുള്ളതുമായ കണ്ടെത്തലുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു. ഇത് ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള ജേണലുകളിൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിനായി ഗവേഷകരെ കുറുക്കുവഴികൾ സ്വീകരിക്കാനും സംശയാസ്പദമായ ഗവേഷണ രീതികളിൽ ഏർപ്പെടാനും അല്ലെങ്കിൽ അവരുടെ ഫലങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം പെരുപ്പിച്ചു കാണിക്കാനും പ്രേരിപ്പിക്കും.
• ഗവേഷണത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണത: ചില ഗവേഷണ മേഖലകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങളോ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളോ ഉൾപ്പെടുന്നവ, സ്വാഭാവികമായും ആവർത്തിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. പരീക്ഷണ സാഹചര്യങ്ങളിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ, ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിലെ സൂക്ഷ്മമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ, സങ്കീർണ്ണമായ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ അന്തർലീനമായ സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിസിറ്റി തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത പഠനങ്ങളിലുടനീളം സ്ഥിരമായ ഫലങ്ങൾ നേടുന്നത് വെല്ലുവിളിയാക്കും.
• തട്ടിപ്പും ദുർനടപ്പും: സാധാരണ കുറവാണെങ്കിലും, ഡാറ്റയുടെ പൂർണ്ണമായ തട്ടിപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ കെട്ടിച്ചമയ്ക്കൽ കേസുകളും ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിക്ക് കാരണമാകുന്നു. താരതമ്യേന അപൂർവമാണെങ്കിലും, ഈ സംഭവങ്ങൾ ശാസ്ത്രത്തിലുള്ള പൊതുജന വിശ്വാസത്തെ തകർക്കുകയും ശക്തമായ ഗവേഷണ ധാർമ്മികതയുടെയും മേൽനോട്ടത്തിന്റെയും പ്രാധാന്യം എടുത്തു കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ദൂരവ്യാപകമാണ്, അത് ശാസ്ത്രത്തിന്റെയും സമൂഹത്തിന്റെയും വിവിധ വശങ്ങളെ ബാധിക്കുന്നു:

• ശാസ്ത്രത്തിലുള്ള പൊതുജന വിശ്വാസം ഇടിയുന്നു: ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലുകൾ വിശ്വസനീയമല്ലാത്തതാണെന്ന് കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, അത് ശാസ്ത്രത്തിലും ശാസ്ത്രജ്ഞരിലുമുള്ള പൊതുജന വിശ്വാസത്തെ തകർക്കും. ഇത് ഗവേഷണ ഫണ്ടിംഗിനുള്ള പൊതുജന പിന്തുണ, ശാസ്ത്രീയ തെളിവുകളുടെ സ്വീകാര്യത, ശാസ്ത്രാധിഷ്ഠിത നയങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള സന്നദ്ധത എന്നിവയിൽ പ്രതികൂല പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും.
• വിഭവങ്ങൾ പാഴാകുന്നു: ആവർത്തനക്ഷമമല്ലാത്ത ഗവേഷണം സമയം, പണം, പ്രയത്നം എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള വിഭവങ്ങളുടെ ഗണ്യമായ പാഴാക്കലിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പഠനങ്ങൾ ആവർത്തിക്കാൻ കഴിയാതെ വരുമ്പോൾ, അതിനർത്ഥം ഗവേഷണത്തിലെ യഥാർത്ഥ നിക്ഷേപം പാഴായിപ്പോയി എന്നാണ്, കൂടാതെ ആ അവിശ്വസനീയമായ കണ്ടെത്തലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കൂടുതൽ ഗവേഷണങ്ങളും തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെട്ടേക്കാം.
• ശാസ്ത്രത്തിന്റെ പുരോഗതി മന്ദഗതിയിലാകുന്നു: വിശ്വസനീയമായ ഗവേഷണത്തിൽ നിന്ന് വിഭവങ്ങളും ശ്രദ്ധയും തിരിച്ചുവിട്ടുകൊണ്ട് ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധി ശാസ്ത്രീയ പുരോഗതിയുടെ വേഗത കുറയ്ക്കും. ഗവേഷകർ വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത കണ്ടെത്തലുകൾ ആവർത്തിക്കാൻ സമയവും പ്രയത്നവും ചെലവഴിക്കുമ്പോൾ, അത് പുതിയ ഗവേഷണങ്ങൾ നടത്താനും അവരുടെ മേഖലയിൽ യഥാർത്ഥ മുന്നേറ്റങ്ങൾ നടത്താനുമുള്ള അവരുടെ കഴിവിനെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
• രോഗികൾക്കും സമൂഹത്തിനും ദോഷം: മെഡിസിൻ, പൊതുജനാരോഗ്യം തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ, ആവർത്തനക്ഷമമല്ലാത്ത ഗവേഷണം രോഗികൾക്കും സമൂഹത്തിനും നേരിട്ടുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മരുന്നോ ചികിത്സയോ വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത ഗവേഷണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെങ്കിൽ, അത് ഫലപ്രദമല്ലാത്തതോ ദോഷകരമോ ആകാം. അതുപോലെ, പൊതുജനാരോഗ്യ നയങ്ങൾ തെറ്റായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെങ്കിൽ, അവ അപ്രതീക്ഷിത പ്രത്യാഘാതങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
• ശാസ്ത്രീയ കരിയറുകൾക്ക് ദോഷം: ആവർത്തനക്ഷമമല്ലാത്ത ഗവേഷണത്തിൽ ഏർപ്പെടുന്ന ഗവേഷകർക്ക് അവരുടെ കരിയറിന് ദോഷം സംഭവിക്കാം. ഫണ്ടിംഗ് നേടുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ട്, ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള ജേണലുകളിൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ട്, അക്കാദമിക് സ്ഥാനങ്ങൾ നേടുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ട് എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം. പ്രസിദ്ധീകരിക്കാനുള്ള സമ്മർദ്ദവും അക്കാദമിക് ഗവേഷണത്തിന്റെ മത്സര സ്വഭാവവും ഗവേഷകരെ കുറുക്കുവഴികൾ സ്വീകരിക്കാനും സംശയാസ്പദമായ ഗവേഷണ രീതികളിൽ ഏർപ്പെടാനും പ്രേരിപ്പിക്കും, ഇത് ആത്യന്തികമായി അവരുടെ കരിയറിനെ ദോഷകരമായി ബാധിക്കും.

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു: പരിഹാരങ്ങളും തന്ത്രങ്ങളും

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിന് ഗവേഷണ രീതികൾ, പ്രോത്സാഹനങ്ങൾ, സ്ഥാപന നയങ്ങൾ എന്നിവയിൽ മാറ്റങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ബഹുമുഖ സമീപനം ആവശ്യമാണ്:

• ഓപ്പൺ സയൻസ് രീതികൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക: ഡാറ്റാ പങ്കുവെക്കൽ, കോഡ് പങ്കുവെക്കൽ, പഠനങ്ങളുടെ മുൻകൂർ രജിസ്ട്രേഷൻ തുടങ്ങിയ ഓപ്പൺ സയൻസ് രീതികൾ ആവർത്തനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഓപ്പൺ ഡാറ്റ മറ്റ് ഗവേഷകരെ യഥാർത്ഥ കണ്ടെത്തലുകൾ പരിശോധിക്കാനും കൂടുതൽ വിശകലനങ്ങൾ നടത്താനും അനുവദിക്കുന്നു. മുൻകൂർ രജിസ്ട്രേഷൻ ഗവേഷകരോട് അവരുടെ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ, രീതികൾ, വിശകലന പദ്ധതികൾ എന്നിവ മുൻകൂട്ടി വ്യക്തമാക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിലൂടെ പി-ഹാക്കിംഗും തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട റിപ്പോർട്ടിംഗും തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഓപ്പൺ സയൻസ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (OSF) പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഓപ്പൺ സയൻസ് രീതികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള വിഭവങ്ങളും ഉപകരണങ്ങളും നൽകുന്നു.
• സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പരിശീലനവും രീതികളും മെച്ചപ്പെടുത്തുക: പിശകുകളും പക്ഷപാതങ്ങളും തടയുന്നതിന് ഗവേഷകർക്ക് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളിലും ഗവേഷണ രൂപകൽപ്പനയിലും മികച്ച പരിശീലനം നൽകുന്നത് നിർണായകമാണ്. പി-മൂല്യങ്ങളുടെ പരിമിതികൾ, ഇഫക്റ്റ് സൈസുകളുടെ പ്രാധാന്യം, പി-ഹാക്കിംഗിനുള്ള സാധ്യത എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഗവേഷകരെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ബയേസിയൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, മെറ്റാ-അനാലിസിസ് പോലുള്ള കൂടുതൽ ശക്തമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളുടെ ഉപയോഗം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
• പ്രോത്സാഹന ഘടന മാറ്റുക: പുതുമയ്ക്കും സ്വാധീനത്തിനും പകരം കർശനവും ആവർത്തനക്ഷമവുമായ ഗവേഷണത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്നതിനായി അക്കാദമിക് റിവാർഡ് സിസ്റ്റം പരിഷ്കരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഡാറ്റാ പങ്കുവെക്കൽ, തനിപ്പകർപ്പ് പഠനങ്ങൾ, ഓപ്പൺ സയൻസിനുള്ള സംഭാവനകൾ എന്നിവയ്ക്ക് ഗവേഷകരെ അംഗീകരിക്കുകയും പ്രതിഫലം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ജേണലുകളും ഫണ്ടിംഗ് ഏജൻസികളും ഗവേഷണ പ്രൊപ്പോസലുകളുടെയും പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളുടെയും രീതിശാസ്ത്രപരമായ കാഠിന്യത്തിന് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യം നൽകുന്നത് പരിഗണിക്കണം.
• പിയർ റിവ്യൂ ശക്തിപ്പെടുത്തുക: ഗവേഷണത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരവും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ പിയർ റിവ്യൂ ഒരു നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പിയർ റിവ്യൂ പ്രക്രിയ പലപ്പോഴും പിഴവുകളുള്ളതും പക്ഷപാതങ്ങൾക്ക് വിധേയവുമാണ്. പിയർ റിവ്യൂ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, ഡാറ്റ, കോഡ്, രീതികൾ എന്നിവയുടെ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്താൻ റിവ്യൂവർമാരോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നത് പോലുള്ള കൂടുതൽ സുതാര്യവും കർശനവുമായ റിവ്യൂ പ്രക്രിയകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ജേണലുകൾ പരിഗണിക്കണം. കണ്ടെത്തലുകളുടെ പുതുമയിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിനുപകരം ഗവേഷണത്തിന്റെ രീതിശാസ്ത്രപരമായ കാഠിന്യത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അവർ റിവ്യൂവർമാരെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും വേണം.
• തനിപ്പകർപ്പ് പഠനങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക: ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലുകളുടെ വിശ്വാസ്യത പരിശോധിക്കുന്നതിന് തനിപ്പകർപ്പ് പഠനങ്ങൾ അത്യാവശ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, തനിപ്പകർപ്പ് പഠനങ്ങൾ പലപ്പോഴും വിലകുറഞ്ഞതും കുറഞ്ഞ ഫണ്ടുള്ളതുമാണ്. ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഫണ്ടിംഗ് ഏജൻസികൾ തനിപ്പകർപ്പ് പഠനങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ വിഭവങ്ങൾ അനുവദിക്കണം, ജേണലുകൾ അവ പ്രസിദ്ധീകരിക്കാൻ കൂടുതൽ സന്നദ്ധത കാണിക്കണം. തനിപ്പകർപ്പ് പഠനങ്ങൾ നടത്താനും അവരുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാക്കാനും ഗവേഷകരെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും വേണം.
• ഗവേഷണ ധാർമ്മികതയും സത്യസന്ധതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുക: തട്ടിപ്പും ദുർനടപ്പും തടയുന്നതിന് ഗവേഷണ ധാർമ്മികതയും സത്യസന്ധതയും ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നത് നിർണായകമാണ്. ധാർമ്മികമായ പെരുമാറ്റത്തിൽ ഗവേഷകർക്ക് പരിശീലനം നൽകുക, സുതാര്യതയുടെയും ഉത്തരവാദിത്തത്തിന്റെയും ഒരു സംസ്കാരം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക, ദുർനടപടികളെക്കുറിച്ചുള്ള ആരോപണങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നതിന് വ്യക്തമായ നടപടിക്രമങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുക എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വിസിൽബ്ലോവർമാരെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും ദുർനടപടി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിന് ഗവേഷകർക്ക് ശിക്ഷ ലഭിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും സ്ഥാപനങ്ങൾ നയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുകയും വേണം.
• റിപ്പോർട്ടിംഗ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക: ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകൾക്കുള്ള CONSORT മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, സിസ്റ്റമാറ്റിക് റിവ്യൂകൾക്കുള്ള PRISMA മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് റിപ്പോർട്ടിംഗ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടുകളുടെ സുതാര്യതയും പൂർണ്ണതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും. ഈ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ട വിവരങ്ങളുടെ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകൾ നൽകുന്നു, ഇത് വായനക്കാർക്ക് ഗവേഷണത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരവും വിശ്വാസ്യതയും വിലയിരുത്തുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഈ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കാൻ ജേണലുകൾ രചയിതാക്കളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും അവരെ സഹായിക്കുന്നതിന് പരിശീലനവും വിഭവങ്ങളും നൽകുകയും വേണം.

പ്രതിസന്ധിയെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന സംരംഭങ്ങളുടെയും സംഘടനകളുടെയും ഉദാഹരണങ്ങൾ

നിരവധി സംരംഭങ്ങളും സംഘടനകളും ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയെ അഭിമുഖീകരിക്കാൻ സജീവമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു:

• ഓപ്പൺ സയൻസ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (OSF): ഡാറ്റാ പങ്കുവെക്കൽ, കോഡ് പങ്കുവെക്കൽ, മുൻകൂർ രജിസ്ട്രേഷൻ, സഹകരണം എന്നിവയ്ക്കുള്ള ടൂളുകൾ നൽകി ഓപ്പൺ സയൻസ് രീതികളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു സൗജന്യ, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം.
• സെന്റർ ഫോർ ഓപ്പൺ സയൻസ് (COS): ഓപ്പൺ സയൻസ് രീതികൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും ഗവേഷണത്തിന്റെ ആവർത്തനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സമർപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു സംഘടന. COS ഗവേഷണം നടത്തുന്നു, ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു, ഓപ്പൺ സയൻസ് രീതികൾ സ്വീകരിക്കാൻ ഗവേഷകരെ സഹായിക്കുന്നതിന് പരിശീലനം നൽകുന്നു.
• രജിസ്റ്റേർഡ് റിപ്പോർട്ടുകൾ: ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിന് മുമ്പ് പഠനങ്ങൾ പിയർ-റിവ്യൂ ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രസിദ്ധീകരണ ഫോർമാറ്റ്, ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയല്ല, മറിച്ച് പഠന രൂപകൽപ്പനയെയും യുക്തിയെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്വീകരിക്കുന്നു. ഇത് പ്രസിദ്ധീകരണ പക്ഷപാതവും പി-ഹാക്കിംഗും കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
• മെനി ലാബ്സ് പ്രോജക്റ്റുകൾ: കണ്ടെത്തലുകളുടെ പൊതുവൽക്കരണം വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ലാബുകളിലുടനീളം പഠനങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുന്ന വലിയ തോതിലുള്ള സഹകരണ പദ്ധതികൾ.
• ദി റീപ്രൊഡ്യൂസിബിലിറ്റി പ്രോജക്റ്റ്: കാൻസർ ബയോളജി: കാൻസർ ഗവേഷണത്തിന്റെ ആവർത്തനക്ഷമത വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള കാൻസർ ബയോളജി പേപ്പറുകളുടെ ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ആവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംരംഭം.
• ഓൾട്രയൽസ് (AllTrials): എല്ലാ ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകളും രജിസ്റ്റർ ചെയ്യാനും അവയുടെ ഫലങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാനും ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഒരു കാമ്പെയ്‌ൻ.

ആവർത്തനക്ഷമതയെക്കുറിച്ചുള്ള ആഗോള കാഴ്ചപ്പാടുകൾ

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധി ഒരു ആഗോള പ്രശ്നമാണ്, എന്നാൽ വെല്ലുവിളികളും പരിഹാരങ്ങളും വിവിധ രാജ്യങ്ങളിലും പ്രദേശങ്ങളിലും വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കാം. ഗവേഷണ ഫണ്ടിംഗ്, അക്കാദമിക് സംസ്കാരം, റെഗുലേറ്ററി ചട്ടക്കൂടുകൾ തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ ഗവേഷണത്തിന്റെ ആവർത്തനക്ഷമതയെ സ്വാധീനിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്:

• യൂറോപ്പ്: യൂറോപ്യൻ യൂണിയനിലുടനീളം ഓപ്പൺ സയൻസ് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും ഗവേഷണ സത്യസന്ധത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള സംരംഭങ്ങൾ യൂറോപ്യൻ കമ്മീഷൻ ആരംഭിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ സംരംഭങ്ങളിൽ ഓപ്പൺ ആക്‌സസ് പബ്ലിഷിംഗ്, ഡാറ്റാ പങ്കുവെക്കൽ, ഗവേഷണ ധാർമ്മികതയിലെ പരിശീലനം എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഫണ്ടിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്നു.
• വടക്കേ അമേരിക്ക: അമേരിക്കയിലെ നാഷണൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ഹെൽത്ത് (NIH) ബയോമെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിൽ കാഠിന്യവും ആവർത്തനക്ഷമതയും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഈ നയങ്ങളിൽ ഡാറ്റാ പങ്കുവെക്കൽ, ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകളുടെ മുൻകൂർ രജിസ്ട്രേഷൻ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളിലെ പരിശീലനം എന്നിവയ്ക്കുള്ള ആവശ്യകതകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
• ഏഷ്യ: ചൈന, ഇന്ത്യ തുടങ്ങിയ രാജ്യങ്ങൾ ഗവേഷണത്തിലും വികസനത്തിലും വലിയ തോതിൽ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നു, എന്നാൽ ഗവേഷണത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരവും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ അവർ വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു. ഏഷ്യയിൽ ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയെക്കുറിച്ച് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന അവബോധമുണ്ട്, ഓപ്പൺ സയൻസ് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും ഗവേഷണ ധാർമ്മികത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള ശ്രമങ്ങൾ നടക്കുന്നു.
• ആഫ്രിക്ക: പരിമിതമായ വിഭവങ്ങളും അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളും കാരണം ആഫ്രിക്കൻ രാജ്യങ്ങൾ ഗവേഷണം നടത്തുന്നതിലും ആവർത്തിക്കുന്നതിലും അതുല്യമായ വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആഫ്രിക്കയിൽ ഓപ്പൺ സയൻസിന്റെയും ഡാറ്റാ പങ്കുവെക്കലിന്റെയും പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ച് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന അംഗീകാരമുണ്ട്, ഈ രീതികൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സംരംഭങ്ങൾ നടക്കുന്നു.

ഗവേഷണ വിശ്വാസ്യതയുടെ ഭാവി

ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നത് ഗവേഷകർ, സ്ഥാപനങ്ങൾ, ഫണ്ടിംഗ് ഏജൻസികൾ, ജേണലുകൾ എന്നിവരിൽ നിന്നുള്ള നിരന്തരമായ പരിശ്രമവും സഹകരണവും ആവശ്യമായ ഒരു തുടർ പ്രക്രിയയാണ്. ഓപ്പൺ സയൻസ് രീതികൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പരിശീലനം മെച്ചപ്പെടുത്തുക, പ്രോത്സാഹന ഘടന മാറ്റുക, പിയർ റിവ്യൂ ശക്തിപ്പെടുത്തുക, ഗവേഷണ ധാർമ്മികത മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്നിവയിലൂടെ നമുക്ക് ഗവേഷണത്തിന്റെ വിശ്വാസ്യതയും സാധുതയും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും സ്വാധീനമുള്ളതുമായ ഒരു ശാസ്ത്രീയ സംരംഭം കെട്ടിപ്പടുക്കാനും കഴിയും.

ഗവേഷണത്തിന്റെ ഭാവി ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയെ അഭിമുഖീകരിക്കാനും ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലുകൾ കരുത്തുറ്റതും വിശ്വസനീയവും പൊതുവൽക്കരിക്കാവുന്നതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനുമുള്ള നമ്മുടെ കഴിവിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇതിന് നമ്മൾ ഗവേഷണം നടത്തുന്നതും വിലയിരുത്തുന്നതുമായ രീതിയിൽ ഒരു സാംസ്കാരിക മാറ്റം ആവശ്യമായി വരും, എന്നാൽ അത്തരമൊരു മാറ്റത്തിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ വളരെ വലുതായിരിക്കും, ഇത് ശാസ്ത്രത്തിൽ വേഗത്തിലുള്ള പുരോഗതിക്കും രോഗികൾക്കും സമൂഹത്തിനും മികച്ച ഫലങ്ങൾക്കും ശാസ്ത്രീയ സംരംഭത്തിൽ കൂടുതൽ പൊതുജന വിശ്വാസത്തിനും ഇടയാക്കും.

ഗവേഷകർക്കുള്ള പ്രായോഗിക ഉൾക്കാഴ്ചകൾ

തങ്ങളുടെ ജോലിയുടെ ആവർത്തനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഗവേഷകർക്ക് സ്വീകരിക്കാവുന്ന ചില പ്രായോഗിക നടപടികൾ ഇതാ:

• നിങ്ങളുടെ പഠനങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുക: ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ, രീതികൾ, വിശകലന പദ്ധതികൾ എന്നിവ മുൻകൂട്ടി രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിന് OSF പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും കോഡും പങ്കുവെക്കുക: സാധ്യമാകുമ്പോഴെല്ലാം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ, കോഡ്, മെറ്റീരിയലുകൾ എന്നിവ പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യമാക്കുക.
• കർശനമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുക: ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിഷ്യനുമായി കൂടിയാലോചിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഉചിതമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• എല്ലാ ഫലങ്ങളും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക: തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഒഴിവാക്കുക, നെഗറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ നിർണ്ണായകമല്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ എല്ലാ കണ്ടെത്തലുകളും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക.
• തനിപ്പകർപ്പ് പഠനങ്ങൾ നടത്തുക: നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കണ്ടെത്തലുകൾ ആവർത്തിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക, മറ്റുള്ളവരെ അതിന് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.
• റിപ്പോർട്ടിംഗ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക: സുതാര്യതയും പൂർണ്ണതയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് CONSORT, PRISMA പോലുള്ള റിപ്പോർട്ടിംഗ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക.
• വർക്ക്ഷോപ്പുകളിലും പരിശീലന സെഷനുകളിലും പങ്കെടുക്കുക: ഗവേഷണ രീതികളിലും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിലും നിങ്ങളുടെ അറിവും കഴിവുകളും തുടർച്ചയായി മെച്ചപ്പെടുത്തുക.
• ഓപ്പൺ സയൻസിനായി വാദിക്കുക: നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിലും സമൂഹത്തിലും ഓപ്പൺ സയൻസ് രീതികൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.

ഈ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഗവേഷകർക്ക് കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും വിശ്വസ്തവുമായ ഒരു ശാസ്ത്രീയ സംരംഭത്തിന് സംഭാവന നൽകാനും ആവർത്തനക്ഷമതയുടെ പ്രതിസന്ധിയെ അഭിമുഖീകരിക്കാൻ സഹായിക്കാനും കഴിയും.