Transparência de dados científicos

A falta de transparência afeta inúmeras áreas, e infelizmente também a ciência. Muitas vezes nem é por “maldade”, mas por desconhecimento. A forma como o pesquisador define apresentar os dados pode esconder respostas heterogêneas por exemplo.

Neste sentido é importante que os pesquisadores estejam dispostos a disponibilizar seus dados (raw data) visto que nem tudo que é coletado é publicado no artigo.

Atualmente existem inúmeras plataformas “open research” onde cientistas podem disponibilizar materiais, dados positivos e negativos. A OSF e figshare são alguns exemplos!

Como embaixadora da figshare divulgo este editorial publicado na “International Journal of Sports Physiology and Performance” recentemente que aborda este tema.

Segundo os autores: “Queremos fazer nossa ciência progredir, e não condenar nossos cientistas.”

A seguir 4 sugestões do editorial para direcionar os pesquisadores a melhorar continuamente suas práticas de pesquisa e publicações:

1️⃣ Modelos para visualização usando Microsoft Excel e vários artigos e recursos gerais disponibilizados em plataformas como figshare;

2️⃣ Técnicas de visualização interativa de dados relacionados aos conceitos apresentados (vejam no site de Kristoffer Magnussen);

3️⃣ Livro de código aberto de Claus Wilke intitulado “Fundamentals of Data Visualization” que não atribui a nenhuma linguagem de programação ou software;

4️⃣ E, finalmente, para os indivíduos interessados ​​em começar a usar a linguagem de programação R de código aberto, existe um recurso online gratuito ggplot2: “Elegant Graphics for Data Analysis” que reduz a barreira financeira à entrada de todos os cientistas.

Outros sites e artigos legais

https://www.tableau.com/

http://statistika.mfub.bg.ac.rs/interactive-dotplot/

https://huygens.science.uva.nl/PlotsOfData/

https://wellcomeopenresearch.org/articles/4-63/v1

https://lancs.shinyapps.io/ToxBox/

http://shiny.chemgrid.org/boxplotr/

https://interactive-graphics.shinyapps.io/violin/

Weissgerber TL, Winham SJ, Heinzen EP, Milin-Lazovic JS, Garcia-Valencia O, Bukumiric Z, Savic MD, Garovic VD, Milic NM. Reveal, Don’t Conceal: Transforming Data Visualization to Improve Transparency. Circulation. 2019 Oct 29;140(18):1506-1518. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.118.037777. Epub 2019 Oct 28. PMID: 31657957.

 

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