TruthCert > The Warning
==================== モジュール 1: 警告 ===================
スライド 1.2: CAST のストーリー
スライド 1.3: 死者数
スライド 1.4: リフレイン
スライド1.5: 疑問
==================== モジュール 2: 土地====================
スライド 3.5: 4 つのグレード
スライド 3.7: 禁断
=================== モジュール 4: 方法====================
スライド 5.2: 危機
スライド 5.3: シード
スライド 5.5: リフレイン
==================== モジュール 6: 意思決定者向け ====================
スライド 6.2:意思決定マトリックス
スライド 6.4: 1 ページの概要
==================== モジュール 7: ハンズオン チュートリアル ====================
スライド7.2: 必要なもの
スライド 7.3: 手順
スライド 7.4: データ ソース
=================== モジュール 8: 持続可能性と制限 ====================
スライド 8.3:正直な真実
==================== モジュール 9: 参考資料とクイズ ====================
==================== モジュール 10: 実話 ====================
医師の話を聞いたことがありますか
who, certain of their cure,
killed more patients than the disease itself?
who, certain of their cure,
killed more patients than the disease itself?
1989 年
UNITED STATES
アメリカの心臓専門医は皆、心臓発作後の不整脈は危険であるという論理を知っていました。これらの不整脈を抑制する薬があれば、確実に命が救われるでしょう。
その推論は正当でした。仕組みは明らかでした。薬は 200,000 Americans every year.
に処方されたものであり、誰も証拠を要求しませんでした。論理は十分でした。
その推論は正当でした。仕組みは明らかでした。薬は 200,000 Americans every year.
に処方されたものであり、誰も証拠を要求しませんでした。論理は十分でした。
Echt DS et al. NEJM 1991; Moore TJ. Deadly Medicine, 1995
そして、 CAST...
50,000
Americans killed by "the cure" each year
IN SIMPLE WORDS
医師が投与した薬 made sense but had never been tested properlyという裁判が行われました。この薬によりベトナム戦争よりも多くの人が亡くなった。毎年。
「そして数字は裸だった—
without witness, without proof, without certification.
そして人々は滅んだ。」
without witness, without proof, without certification.
そして人々は滅んだ。」
これが TruthCert が存在する理由です。
Do you think such catastrophes happen only in America?
Consider Africa.
Consider Africa.
借用証拠の負担
90%
of clinical trials
outside Africa
outside Africa
13%
of global disease
burden in Africa
burden in Africa
<2%
of global health
research funding
research funding
IN SIMPLE WORDS
Africa has many sick people but 非常に少ない研究 about how to treat them.
Doctors must use treatments tested on people in other countries.
But what works in London may not work in Lagos.
スライド 2.1: 13
スライド 2.2:国
スライド 2.4: 七つの苦しみ
スライド 2.5: リフレイン
====================モジュール 3: 解決策 ====================
13 か国を見たことありませんか
where mothers die giving life,
where children fall to fever,
where 決断は暗闇の中で行われます?
where mothers die giving life,
where children fall to fever,
where 決断は暗闇の中で行われます?
Thirteen Nations
Maternal deaths per 100,000 live births (WHO 2020)
NGA
Nigeria
917
GHA
Ghana
308
KEN
Kenya
342
TZA
Tanzania
524
UGA
Uganda
284
ZAF
South Africa
127
SLE
Sierra Leone
1,120
LBR
Liberia
652
CIV
Cote d'Ivoire
617
BEN
Benin
523
BFA
Burkina Faso
320
GMB
The Gambia
458
SWZ
Eswatini
240
Compare: UK = 10, USA = 21, Sweden = 4
SIERRA LEONE
In Freetown, a woman giving birth is 112 times more likely to die
than a woman in London.
保健大臣は次のことを決定しなければなりません: どの介入が限られた予算に値するのか?どの治療法が最も多くの母親を救いますか?
彼女はヨーロッパから研究を行っています。彼女にはアメリカ出身のモデルがいます。
But does she have proof that applies to her people?
保健大臣は次のことを決定しなければなりません: どの介入が限られた予算に値するのか?どの治療法が最も多くの母親を救いますか?
彼女はヨーロッパから研究を行っています。彼女にはアメリカ出身のモデルがいます。
But does she have proof that applies to her people?
WHO Maternal Mortality Report, 2023
Seven Disease Groups
HIV
25.6M in Africa
MAL
95% of deaths
MCH
Mother & Child
NCD
Chronic Disease
CVD
Heart Disease
NTD
Tropical Disease
HSP
Health Systems
13 countries x 7 disease groups = 91 configuration packs
「そして彼らは遠くから証拠を撮りました、
without testing if it fit their land,
without certifying if it fit their people.
そして数字は裸でした。」
without testing if it fit their land,
without certifying if it fit their people.
そして数字は裸でした。」
But what if every number had to show its face?
What if every statistic had to name its witness?
What if naked numbers were forbidden?
What if every statistic had to name its witness?
What if naked numbers were forbidden?
TruthCert
裸の数字を隠す
🔒
コアルール
No number shall be shown to decision-makers
unless it carries proof of its origin,
proof of its transformation,
と、このコンテキストに対するその有効性の証明。
IN SIMPLE WORDS
すべての数字が必要です。回答: 「どこから来たのですか?」 and 「ここで信用してもいいですか?」
What Is Proof?
1
Evidence Locator
この番号の出所となった正確な研究、データベース、または情報源
2
Content Hash
データが盗用されていないことを証明するデジタル指紋変更されました
3
Transformation Trail
生データから最終数値までのすべての計算ステップ
4
Validation Status
自動チェックに合格しましたか?警告とは何ですか?
What TruthCert Output Looks Like
TRUTHCERT CERTIFIED CLAIM
claim: "Misoprostol reduces PPH by 24%"
grade: STABLE
context: NGA (Nigeria)
african_studies: k = 6 # meets GO threshold
effect_size: RR 0.76 [95% CI: 0.68-0.84]
evidence_locator: doi:10.1016/S0140-6736(10)60348-7
hash: sha256:a3f2c9...
cost_per_dose: NGN 450 # local currency
icer: NGN 12,400 per DALY averted
validated: PASS # all checks passed
Four Grades of Certainty
STABLE
強力な証拠。自信を持って続行してください。
MODERATE
ギャップのある優れた証拠。状態の不確実性。
EXPOSED
Structural uncertainty. Scenarios only.
UNCERTAIN
Refuse false precision. Bounds only.
等級の割り当て方法
Grade
African Studies (k)
できること
STABLE
k >= 4（不均一性が低い場合（I² < 50%）
Full HTA, PSA, VOI, point estimates
MODERATE
k >= 4、不均一性が高い場合、または k = 2-3
Full HTA with widened CIs, emphasize uncertainty
EXPOSED
k = 1, OR significant transportability concerns
Scenario analysis only, no point estimates
UNCERTAIN
k = 0、または記憶/未検証の証拠
Bounds only, worst-case, value-of-research
What Is Forbidden
MEMORY-LEAK = BLOCK
誰かが「統計は約 30% だったことを覚えています」と言ったら—
that cannot be certified.
記憶は証拠ではありません。記憶は証拠ではありません。
that cannot be certified.
記憶は証拠ではありません。記憶は証拠ではありません。
IN SIMPLE WORDS
言うことはできません "I think I heard..." or "Someone told me..."
その番号の出所を示さなければなりません exactly where 。
スライド 4.1: 価値のある質問
スライド 4.3: GDP の罠
スライド 4.4: より良い方法
スライド 4.6: リフレイン
==================== モジュール 5: 規律 ====================
When a government has only $50 per person per year for health,
how do you decide which treatments to fund?
how do you decide which treatments to fund?
Health Technology Assessment
中心的な質問
For every Naira, Cedi, or Shilling spent,
how much health 得られるものは何でしょうか?そして、そのお金で他に何をする could we have done ?
閾値の罠
歴史からの警告
For years, economists said: "Cost-effective if it costs less than 3x GDP per capita."
このロジックによれば、アメリカ (GDP 76,000 ドル) では 3,000 ドルの治療は「価値がある」が、シエラレオネ (GDP 500 ドル) では「その価値がない」。
同じ扱い。同じメリットです。生まれた場所に基づいて異なる評決が下されます。
このロジックによれば、アメリカ (GDP 76,000 ドル) では 3,000 ドルの治療は「価値がある」が、シエラレオネ (GDP 500 ドル) では「その価値がない」。
同じ扱い。同じメリットです。生まれた場所に基づいて異なる評決が下されます。
Woods B et al. Lancet Global Health 2016; Revill P et al. Health Policy Plan 2018
A Better Way
A
Affordability Analysis
Can the health system actually pay? What else gets cut?
N
Net Health Benefit
Health gained minus health lost by diverting resources
V
Value of Information
Is it worth doing more research before deciding?
Local Currency. Always.
NGN
Nigerian Naira
GHS
Ghana Cedi
KES
Kenyan Shilling
XOF
CFA Franc
これが重要な理由
A minister in Accra budgets in Cedis.
She shouldn't have to convert from dollars.
Her budget, her currency, her decision.
「そして、数字が塗り替えられたとき」証拠、
when every claim showed its source,
通貨が土地と一致したとき—
then the decision-makers could see clearly."
when every claim showed its source,
通貨が土地と一致したとき—
then the decision-makers could see clearly."
In 2012, scientists at Amgen tried to reproduce
53 の画期的ながん研究.
How many could they replicate?
53 の画期的ながん研究.
How many could they replicate?
6
Only 6 of 53 landmark studies could be reproduced.
IN SIMPLE WORDS
「画期的な」研究の 89% は間違っていた or couldn't be repeated.
Treatments given to patients. Based on findings that failed.
Begley CG & Ellis LM. Nature 2012;483:531-533
シードの規律
THE REQUIREMENT
すべてTruthCert 分析は、 exactly reproducible.
An analyst in Nairobi and an analyst in Geneva must get identical results.
786888
Master Seed
Fixed
All Random Processes
Logged
Every Step
現実に合わせて設計されている必要があります
THE CONSTRAINT
A health economist in Freetown has an ordinary laptop, maybe unreliable internet.
TruthCert must run on what she actually has.
60s
Core Analysis
45s
Uncertainty (5K draws)
Offline
Works Without Internet
"そして、同じ種がアクラとジュネーブに植えられ、
、両方で同じ果実が育ちました。
そして誰でも再び種を植えることができます。
"
、両方で同じ果実が育ちました。
そして誰でも再び種を植えることができます。
"
大臣および理事向け
What you need to know in 3 minutes
各グレードがあなたにとって何を意味するのか
When TruthCert Says... You Should...
STABLE
自信を持って進めてください。 Present point estimates. Defend the numbers.
MODERATE
慎重に進めてください。 Show ranges. Say "between X and Y."
EXPOSED
Show scenarios. "If A, then X. If B, then Y." No single number.
UNCERTAIN
Say "we don't know." Request more research before committing.
政治と証拠が矛盾する場合
THE困難な状況
人気のあるプログラムには不確実な証拠があります。有権者はそれを要求しています。どうしますか?
TruthCert はあなたに盾を与えます:
「私は国民を助けたいのです。しかし、証拠によると、これがここで機能するかどうかはわかりません。 pilot study first—so we can be sure we're helping, not harming."
You're not saying no. You're saying "let's be sure."
TruthCert はあなたに盾を与えます:
「私は国民を助けたいのです。しかし、証拠によると、これがここで機能するかどうかはわかりません。 pilot study first—so we can be sure we're helping, not harming."
You're not saying no. You're saying "let's be sure."
1 ページの概要
1
Numbers must have sources
If staff can't show where a number came from, don't use it
2
アフリカの証拠を探す
「アフリカでは何件の研究が行われましたか?」と質問してください。 (自信を得るには 4 以上が必要です)
3
Demand local currency
Costs should be in Naira/Cedi/Shilling, not USD
4
Embrace uncertainty
"We don't know" is more honest than a fake precise number
最初の分析の実行
A practical walkthrough
必要なもの
Browser
Chrome/Firefox/Edge
Data
入力 YAML
~2 hrs
Training time
NO SPECIAL SOFTWARE NEEDED
TruthCert runs in your browser. No installation. Works offline after first load.
Five Steps
1
Select Country + Disease
Choose from 13 countries, 7 disease groups. Example: NGA + MCH
2
ローカル データの入力
Unit costs, target population, budget. In NGN (local currency).
3
Select Evidence
研究へのリンク。システムはアフリカ研究 (k) を自動的にカウントします。
4
Run Analysis
Click "Certify." Wait ~60 seconds. System assigns grade.
5
Export Results
PDF レポートをダウンロードします。すべての主張には証拠ロケーターとハッシュが含まれています。
データの入手先
1
Unit Costs
WHO-CHOICE database, iDSI costing studies, local MOH price lists
2
Disease Burden
GBD (Global Burden of Disease), DHS surveys, local HMIS
3
Effect Sizes
Cochrane reviews, published meta-analyses, WHO guidelines
4
Budget Data
National health accounts, MOF budget documents, donor reports
アフリカの証拠が少ない場合
IF k < 4 (LESS THAN 4 AFRICAN)研究)
TruthCert は、自信を持った偽の回答を提供しません。代わりに:
1
Pivot to broader group
If "CVD in Ghana" has k=1, try "NCD in West Africa"
2
シナリオ分析を使用
Show best-case, worst-case, and middle scenarios
3
Calculate Value of Information
Would a new local study be worth funding?
Sustainability
How TruthCert survives long-term
📁
Open Source
Code is public. Anyone can run, modify, improve.
🎓
Train Locals
Each country builds own HTA capacity. Not dependent on outsiders.
💻
Offline-First
Works without internet. No cloud subscription needed.
What TruthCert Cannot Do
⚠
作成できません証拠。 If no studies exist, TruthCert can't invent them.
⚠
Cannot guarantee political acceptance. 証拠は必要ですが、ポリシー変更には十分ではありません。
⚠
Cannot replace judgment. It informs decisions, doesn't make them.
⚠
不正なデータは修正できません。 入力コストが間違っていると、出力も間違っています。
⚠
実装を説明できません。 A cost-effective intervention badly implemented may fail.
"TruthCert does not promise certainty.
It promises 不確実性に対する正直さ.
そしてその正直さが命を救います。」
It promises 不確実性に対する正直さ.
そしてその正直さが命を救います。」
References
この文書で引用されている主な情報源コース
- Echt DS、Liebson PR、Mitchell LB、他。エンカイニド、フレカイニド、またはプラセボを投与されている患者の死亡率と罹患率: The CAST. NEJM 1991;324:781-788.
- Moore TJ. Deadly Medicine: Why Tens of Thousands of Heart Patients Died in America's Worst Drug Disaster. Simon & Schuster, 1995.
- Begley CG, Ellis LM. Drug development: Raise standards for preclinical cancer research. Nature 2012;483:531-533.
- Woods B、Revill P、Sculpher M、Claxton K. 国レベルの費用対効果の閾値: 初期推定値とさらなる研究の必要性。 Lancet Global Health 2016;4:e594-e601.
- WHO. Trends in maternal mortality 2000-2020. Geneva: World Health Organization, 2023.
- WHO. World Malaria Report 2022. Geneva: World Health Organization, 2022.
- UNAIDS. Global HIV Statistics 2023. Geneva: UNAIDS, 2023.
- Revill P, Ochalek J, Lomas J, et al. Cost-effectiveness thresholds: guiding health care spending for population health improvement. Health Policy Plan 2018;33:707-716.
自分の治療法が「知っていた」医師たちの物語の中でCAST 試験で何が明らかになりましたか?
薬は期待通りに効きました
The drugs killed more people than they saved
薬は効果がありませんでした
試験は結論が出ませんでした
数値が「裸」の場合、これは何を意味しますか?
They are displayed without formatting
近似値
They have no proof of where they came from
通貨が間違っています
A minister receives a TruthCert report marked "EXPOSED." What should she do?
プログラムを完全に拒否します
あたかも証拠が強力であるかのように進めてください
Present scenarios ("if A then X, if B then Y") and consider a pilot
さらなる国際調査を待ちます
Why does TruthCert insist on local currency?
To make calculations easier
Because ministers budget in local currency and shouldn't have to convert
To avoid exchange rate fluctuations
It's an arbitrary requirement
✔
Course Complete
そして、数値が服を着て、
when every claim carried its proof,
その証拠が使用される土地でテストされたとき—
その時、母親たちは生き、
、子供たちは成長し、
、そして意思決定者は寝ることができた"
when every claim carried its proof,
その証拠が使用される土地でテストされたとき—
その時、母親たちは生き、
、子供たちは成長し、
、そして意思決定者は寝ることができた"
This is TruthCert.
スライド 10.1: モジュールの冒頭
スライド 10.3: ラインハルトとロゴフの物語
スライド 10.7: デューク キャンサーのストーリー
スライド 10.11: RIAT ストーリー
スライド 10.15: レプリケーション クライシスのストーリー
スライド 10.19: モジュールの概要
What if history had given us warnings—
はスプレッドシートで書かれ、データ、
buried in files no one thought to check?
はスプレッドシートで書かれ、データ、
buried in files no one thought to check?
これらは、確実性、エラー、そして検証しないことの代償の物語です。
What if a spreadsheet error
国家の運命は決まりますか?
国家の運命は決まりますか?
変化したスプレッドシート歴史
実際のデータ
In 2010, Harvard economists Reinhart and Rogoff published "Growth in a Time of Debt".
Their claim: when a country's debt exceeds 90% of GDP, economic growth collapses.
Politicians worldwide cited this to justify austerity measures—cutting public spending, reducing services, freezing wages.
Then in 2013, a graduate student named Thomas Herndon asked for their spreadsheet. He found: an Excel error that excluded 5 countries、選択的なデータの重み付け、および型破りな方法。本当の関係は much weaker.
Politicians worldwide cited this to justify austerity measures—cutting public spending, reducing services, freezing wages.
Then in 2013, a graduate student named Thomas Herndon asked for their spreadsheet. He found: an Excel error that excluded 5 countries、選択的なデータの重み付け、および型破りな方法。本当の関係は much weaker.
Herndon, Ash & Pollin (2014). Cambridge Journal of Economics.
二つの道
あなたは政策顧問です。ラインハルト＝ロゴフがあなたの机の上にいます。何をしますか?
パス A: 結果を信頼します
90% のしきい値を事実として受け入れます
↓
Advocate austerity policies
↓
Millions suffer from unnecessary budget cuts, unemployment rises, recovery stalls
パス B: データをリクエストします
スプレッドシートとメソッドを尋ねます
↓
Excel を発見しますエラー
↓
Make evidence-based policy 実際に国民に影響を与える
THE REVELATION
Excel スプレッドシートのエラーは、再現性が必要な理由です。ラインハルトとロゴフがスプレッドシートを共有するよう求められていたとしたら、エラーは 2013 年ではなく 2010 年に発見されていたでしょう。
Three years of policy built on a formula that missed five cells.
Three years of policy built on a formula that missed five cells.
THE LESSON
再現性はお役所仕事ではありません。 それは、国家が対応する前にエラーを発見するか、その後にエラーを発見するかの違いです。
What happens when genomic signatures
は上に構築されています。砂?
は上に構築されています。砂?
不正行為に基づく臨床試験
実際のデータ
Dr. Anil Potti at Duke University published genomic predictors claiming to match
cancer patients to the chemotherapy most likely to help them.
臨床試験では患者が登録されました。治療法は彼のアルゴリズムに基づいて選択されました。約束: personalized medicine that could revolutionize cancer care.
Then investigations revealed: 捏造されたデータ、ありえない結果、操作された数値。裁判は中止された。患者は詐欺に基づいた治療を受けていました。
臨床試験では患者が登録されました。治療法は彼のアルゴリズムに基づいて選択されました。約束: personalized medicine that could revolutionize cancer care.
Then investigations revealed: 捏造されたデータ、ありえない結果、操作された数値。裁判は中止された。患者は詐欺に基づいた治療を受けていました。
Baggerly & Coombes (2009). Annals of Applied Statistics. IOM Report (2012).
二つの道
あなたは 2010 年のがん患者です。ポッティ指導による治療が提供されています。何をしますか?
パス A: 出版物を信頼します
Accept the prestigious journal's findings
↓
臨床試験に登録します
↓
Receive treatment based on fraud—potentially harmful, definitely not personalized
パス B: 検証について質問します
独立した複製の証拠を要求します
↓
Discover none exists
↓
Avoid harmful treatment—wait for properly validated approaches
THE REVELATION
Reproducibility is not bureaucracy. It is patient protection.
デュークのスキャンダルが原因で、医学は次のことを推奨しています omics-based tests require independent validation before clinical use.
その方針は、これらの治験の患者にとっては遅すぎました。
デュークのスキャンダルが原因で、医学は次のことを推奨しています omics-based tests require independent validation before clinical use.
その方針は、これらの治験の患者にとっては遅すぎました。
THE LESSON
Independent validation saves lives. 権威ある機関、有名な研究者、トップジャーナル、これらはいずれも、他の人に研究をチェックしてもらうという単純な行為に代わるものではありません。
Can dead trials
be brought back to life?
be brought back to life?
埋もれた証拠の復活
実際のデータ
RIAT イニシアチブ (Restoring Invisible and Abandoned Trials) は、未発表または誤報された結果のある臨床試験を特定しました。
Study 329 (思春期うつ病に対するパロキセチン): 2001 年の最初の出版物では、この薬は 「安全」であると主張されていました。 " 14 年間、医師はこの主張に基づいてそれを処方しました。
RIAT 研究者は完全なデータを入手しました。彼らの 2015 年の再分析では、この薬剤はこの集団では neither safe nor effective であることが判明しました。元の著者は結果を選択的に報告していました。
Study 329 (思春期うつ病に対するパロキセチン): 2001 年の最初の出版物では、この薬は 「安全」であると主張されていました。 " 14 年間、医師はこの主張に基づいてそれを処方しました。
RIAT 研究者は完全なデータを入手しました。彼らの 2015 年の再分析では、この薬剤はこの集団では neither safe nor effective であることが判明しました。元の著者は結果を選択的に報告していました。
Le Noury et al. (2015). BMJ. RIAT Project: riat-support.org
二つの道
あなたは、ある治験が 15 年前に誤って報告されていたことを発見しました。まだ被害が発生している可能性があります。何をしますか?
Path A: Accept It Is Too Late
Assume the moment has passed
↓
欠陥のある研究は記録として残ります
↓
Old harms continue—doctors keep prescribing based on false evidence
パス B: 元のデータを探す
Obtain raw data through legal/regulatory means
↓
修正を再分析して公開します
↓
Prevent future harm—update guidelines, change practice
THE REVELATION
It is never too late to correct the record.
RIAT は決意とデータ アクセスにより、 even decades-old deceptions can be overturned.
真実を証明しました有効期限はありません。また、それを求める義務もありません。
RIAT は決意とデータ アクセスにより、 even decades-old deceptions can be overturned.
真実を証明しました有効期限はありません。また、それを求める義務もありません。
THE LESSON
データ アクセスは正義を可能にします。 元のデータがロックされている場合、エラーや不正行為は永続的になります。データにアクセスできる場合、科学的記録はいつでも修正できます。
What fraction of published findings
は実際に真実ですか?
は実際に真実ですか?
レプリケーション クライシス
実際のデータ
The Open Science Collaboration (2015) attempted to replicate
100 件の心理学が出版されています研究.
Original studies: 97% が統計的に有意な結果を報告.
Replications: Only 36% achieved significance. Effect sizes dropped by half on average.
「複製危機」が主流になりました。私たちが知っていると思っていたこと、つまりプライミング、自我の枯渇、権力のポーズについては、公表されているほど確実ではありませんでした。
Original studies: 97% が統計的に有意な結果を報告.
Replications: Only 36% achieved significance. Effect sizes dropped by half on average.
「複製危機」が主流になりました。私たちが知っていると思っていたこと、つまりプライミング、自我の枯渇、権力のポーズについては、公表されているほど確実ではありませんでした。
Open Science Collaboration (2015). Science. doi:10.1126/science.aac4716
The Numbers
97%
Original studies
significant
significant
36%
Replications
significant
significant
50%
Average effect
size drop
size drop
これが意味すること
あなたが読んだ 3 つの心理学的所見について、 2 は再現できない可能性があります。詐欺のためではなく、ノイズ、分析の柔軟性、肯定的な結果を公表するというプレッシャーのためです。
二つの道
あなたは、公表された心理学の研究に基づいて臨床プログラムを設計しています。職業はなんですか？
Path A: Trust Original Publications
Build your program on published findings
↓
Invest resources in implementation
↓
基盤が信頼できないことを発見します—program fails to produce expected outcomes
パス B: レプリケーションをチェックします
Search for independent replications first
↓
36% のレプリケーション率を見つけます
↓
より強力な証拠を要求します—pilot test, require multi-site replication before scale
THE REVELATION
"Published" does not mean "true."
レプリケーションは疑いありません—それは科学的ですメソッドは意図したとおりに機能しました.
危機は科学が失敗したことではありませんでした。危機は、これまでほとんどチェックしていなかったことがわかったことです。
レプリケーションは疑いありません—それは科学的ですメソッドは意図したとおりに機能しました.
危機は科学が失敗したことではありませんでした。危機は、これまでほとんどチェックしていなかったことがわかったことです。
THE LESSON
単一の研究は仮説であり、事実ではありません。 研究に関するポリシーを構築する前に、次のことを尋ねてください。これは再現されましたか?誰によって?どのような結果になりますか?
Four Stories, One Truth
1
Reinhart-Rogoff
データを共有します。 Excel のエラーが何年にもわたって緊縮政策を形作ってきました。
2
Duke Cancer Scandal
Require independent validation. Prestige does not equal truth.
3
RIAT Initiative
It is never too late. Buried evidence can be resurrected.
4
Replication Crisis
Published does not mean true. Replication is how science works.
「そして、彼らが検証しなかったとき、
when they trusted without checking,
名声あるものは絶対に間違いないと信じていたとき—
数字は裸のまま、
そして国民はお金を支払ったのです」 "
when they trusted without checking,
名声あるものは絶対に間違いないと信じていたとき—
数字は裸のまま、
そして国民はお金を支払ったのです」 "
"But when they demanded proof,
when they shared their data,
when they replicated before they trusted—
真実が明らかになり、
害は防止され、
知識が進歩しました。
when they shared their data,
when they replicated before they trusted—
真実が明らかになり、
害は防止され、
知識が進歩しました。
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