Qualitätssicherung
Automatisierte Screening-Tools
Ein automatisiertes Screening wissenschaftlicher Manuskripte kann den Autor:innen helfen, häufige Probleme zu erkennen und zu beheben, z. B. die fehlende Angabe, ob Experimente verblindet oder randomisiert waren, die Verwendung potenziell irreführender Balkendiagramme zur Darstellung kontinuierlicher Daten oder die fehlende Angabe von Studienbeschränkungen. Die Tools können ein Manuskript überprüfen und den Autor:innen innerhalb von Sekunden ein individuelles Feedback geben. Dies macht das automatische Screening zu einer wertvollen Strategie zur Verbesserung der Transparenz und Reproduzierbarkeit in großem Maßstab und in vielen Bereichen.
Am QUEST Center haben wir mehrere neue Screening-Tools entwickelt und sind Gründungsmitglieder einer internationalen Arbeitsgruppe, die viele verschiedene Tools zu einer leistungsstarken Screening-Pipeline (ScreenIT) kombiniert.
Barzooka
Barzooka ist ein tiefes neuronales Faltungsnetzwerk, das PDF-Publikationen durchsucht und auf Balkendiagramme mit kontinuierlichen Daten und andere übliche Probleme bei der grafischen Darstellung überprüft. Viele verschiedene Datenverteilungen können zu ein und demselben Balkendiagramm führen, und die tatsächlichen Daten können andere Schlussfolgerungen nahelegen als die zusammenfassenden Statistiken allein. Barzooka erkennt auch informativere Alternativen zu Balkendiagrammen, wie Dot Plots, Box Plots und Histogramme.
Warum Sie keine Balkendiagramme für kontinuierliche Daten verwenden sollten und was Sie stattdessen verwenden sollten (in Englisch):
1. https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCULATIONAHA.118.037777
2. https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1002128
ScreenIT Pipeline
Die Automated Screening Working Group ist eine internationale Gruppe von Tool-Entwickler:innen, die sich für die Verbesserung wissenschaftlicher Manuskripte einsetzt. Diese Gruppe wurde von QUEST-Mitgliedern mitbegründet. Die Mitglieder der Gruppe haben ihre Tools in der ScreenIT Pipeline zusammengefasst, die nach häufigen Problemen sucht, die die Transparenz oder die Berichterstattung beeinträchtigen können, und den Autor:innen Feedback gibt. Während der gesamten COVID-19-Pandemie haben wir unsere automatisierte ScreenIT Pipeline verwendet, um COVID-19-Preprints auf medRxiv und bioRxiv zu überprüfen. Die öffentlichen Berichte werden automatisch über hypothes.is veröffentlicht und über @SciScoreReports getwittert.
Weitere Informationen über die internationale Arbeitsgruppe und die ScreenIT-Pipeline finden Sie hier (in Englisch):
Die ScreenIT Pipeline umfasst die folgenden Werkzeuge (in Englisch):
SciScore
Blinding, randomisation, sample-size calculations, sex/gender, ethics and consent statements, resources, RRIDs
http://sciscore.com; RRID:SCR_016251
ODDPub
Open data, open code
https://github.com/quest-bih/oddpub; RRID:SCR_018385
Limitation-Recognizer
Author-acknowledged limitations
https://github.com/kilicogluh/limitation-recognizer; RRID:SCR_018748
Barzooka
Bar graphs of continuous data
https://quest-barzooka.bihealth.org; RRID:SCR_018508
JetFighter
Rainbow color maps (these color maps create visual artifacts and aren’t colorblind safe)
https://jetfighter.ecrlife.org; RRID:SCR_018498
Seek and Blastn
Correct identification of nucleotide sequences
http://scigendetection.imag.fr/TPD52/; RRID:SCR_016625
TrialIdentifier
Checks clinical trial registration numbers from ClinicalTrials.gov
https://github.com/bgcarlisle/TRNscreener; RRID:SCR_019211
rtransparent
Statements on conflicts of interest, funding, or protocol registration
https://github.com/serghiou/rtransparent; RRID:SCR_019276
scite
Citations of retracted publications, or papers with erratums or corrections
http://www.scite.ai/; RRID:SCR_018568
