3 approches pour résoudre la crise de la reproductibilité en neurosciences
Quoc Minh Lai
Mis à jour le
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3 approches pour résoudre la crise de la reproductibilité en neurosciences
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3 approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences :
Mener des études pilotes avec l'intention de relancer l'expérience.
Garantir des ensembles d'échantillons plus importants.
Diversifier votre échantillon en faisant appel à des communautés de bénévoles en ligne.
Il existe une crise de reproductibilité bien décrite dans la recherche scientifique moderne, en particulier dans le domaine des neurosciences cognitives. En effet, en raison des coûts et de la logistique liés à l'obtention de sujets d'échantillon ou à l'utilisation d'équipements de pointe comme l'IRMf, les laboratoires de neurosciences cognitives reproduisent rarement les résultats des essais expérimentaux.
La reproductibilité, dans cet article, est définie comme un processus de laboratoire interne dans lequel la conception expérimentale passe d'essais pilotes/exploratoires à des essais expérimentaux plus vastes et plus contrôlés qui seront menés plusieurs fois. Dans des expériences correctement conçues, les données collectées et les résultats de chaque essai devraient pouvoir :
S'intégrer dans un ensemble de données plus large.
Disposer d'un échantillon plus grand
Avoir une puissance statistique élevée.
Ces facteurs permettent de concevoir des expériences en neurosciences dignes de rapports de recherche publiés afin que d'autres laboratoires puissent tenter de reproduire les résultats. Cependant, malheureusement, cela se produit rarement pour plusieurs raisons.
Cette crise de reproductibilité menace l'avenir de la science car elle gaspille du temps, des efforts, des ressources et de l'expertise dans des études qui ne seront pas reproduites. Sans réplication, les études « marquantes » tombent dans la légende et n'affectent que rarement le monde de la manière promise. Un rapport analytique du vice-président de la recherche en hématologie et oncologie a estimé que le manque de reproductibilité coûte jusqu'à 28 milliards de dollars chaque année aux États-Unis seulement. Ces fonds sont finalement gaspillés dans des travaux précliniques qui ne répondent pas aux normes de reproductibilité fiable.
Pour corriger ce schéma, nous devons d'abord le comprendre. Nous pouvons commencer par reconnaître les pratiques et la culture actuelles des neurosciences. Cet article abordera la conception expérimentale et la planification des essais afin de proposer plusieurs moyens d'améliorer la reproductibilité expérimentale au sein de votre laboratoire, tant à l'intérieur du laboratoire (essais expérimentaux) qu'à l'extérieur (partage de données scientifiques ouvertes). À la fin, vous saurez comment certaines ressources peuvent réduire les coûts et la logistique liés à l'obtention de données d'échantillons et de sujets de test.
Recommencez !
Il est possible d'acquérir une confiance absolue dans la reproductibilité de votre étude.
Généralement, la plupart des conceptions expérimentales commencent par une étude pilote ou exploratoire avec une taille d'échantillon plus petite, selon la nature de l'expérience. En neurosciences cognitives, cette taille d'échantillon initiale est généralement de n < 20. Leur but est de s'assurer que l'effet expérimental observé est un véritable effet potentiel et de justifier l'utilisation des ressources supplémentaires qu'exige une expérience plus vaste. Ces études sont également importantes pour tester et affiner leur protocole.
De manière générale, les chercheurs en neurosciences cognitives tentent de trouver un équilibre entre la puissance statistique et la taille d'échantillon au coût le plus bas possible pouvant être raisonnablement atteint au stade pilote. L'objectif de ces études est de fournir des preuves statistiques provisoires de la présence d'un effet. Ces études ne sont pas destinées à des rapports de recherche ou à des publications, mais plutôt à valider une piste de recherche, à étayer des demandes de financement et à servir de base pour des études futures.
Une fois les études pilotes ou exploratoires terminées dans les expériences de neurosciences cognitives, l'étape suivante consiste à « recommencer ! ». En se concentrant sur divers paramètres, relancer l'investigation est un moyen de surmonter la crise de reproductibilité des données expérimentales en neurosciences cognitives. Une faible puissance statistique peut généralement être surmontée grâce à une taille d'échantillon plus grande. Pour déterminer une taille d'échantillon appropriée, le Journal of Neuroscience a formulé ces recommandations en 2020. Comme beaucoup de concepts et de principes en neurosciences cognitives, cela dépend du contexte de vos expériences et de l'objectif visé.
Encore une fois, ces études initiales ne sont pas destinées à faire l'objet de rapports de recherche publiés. Cependant, il semble parfois que cela se produise, ce qui mène à une crise de reproductibilité.
Ensembles d'échantillons plus grands et science ouverte
Gagnez en assurance quant au fait que l'effet observé est un effet réel ayant une signification pratique.
Passer de l'étude pilote aux essais expérimentaux destinés à la publication est généralement l'étape suivante du processus de recherche d'un laboratoire de neurosciences.
Grâce à l'étude pilote, les chercheurs ont confiance dans leur méthodologie et semblent observer un effet réel.
À ce stade, ils :
Conçoivent l'expérience avec un ensemble d'échantillons plus grand.
Doivent collecter plus de données.
Relancent l'essai expérimental.
Si les tests statistiques sont significatifs et non contradictoires, les neuroscientifiques doivent rassembler encore plus de preuves pour s'assurer qu'ils observent un effet réel.
La science ouverte
Dans les publications de recherche, il existe un mouvement croissant appelé « science ouverte », dans lequel les données et les scripts d'analyse sont publiés aux côtés du récit de la recherche. En neurosciences cognitives, l'une des meilleures ressources pour la recherche ouverte en neurosciences est le Neuroscience Information Framework (NIF ; neuinfo.org).
La théorie de la science ouverte englobe toutes les étapes du cycle de recherche, dans lesquelles il y aurait une transparence accrue de la collecte, du traitement, du stockage et de l'examen des données expérimentales. La philosophie de transparence de la science ouverte s'applique également aux conceptions expérimentales, consistant à partager les détails avec la communauté scientifique afin d'améliorer la réplication et la reproductibilité des expériences de base en neurosciences. De telles méthodes encouragent les scientifiques à continuer de produire des recherches de haut niveau et à lutter contre la crise croissante de la réplication en neurosciences cognitives.
Des groupes comme EmotivLABs cultivent des communautés de recherche en neurosciences cognitives qui leur permettent de partager des conceptions expérimentales avec d'autres chercheurs.
Alors que la crise de reproductibilité continue d'avoir un impact sur la communauté scientifique, le besoin d'études de recherche reproductibles et de haute qualité n'a jamais été aussi grand. Plusieurs options de conception existent pour permettre à d'autres scientifiques de reproduire des expériences. Ces options offrent aux chercheurs en neurosciences la possibilité de :
Déterminer leur taille d'échantillon appropriée.
Utiliser des outils innovants, validés et fiables pour l'analyse des données.
Consulter des pairs et des leaders scientifiques.
Mettre rapidement en pratique les principes directeurs de la science ouverte.
Communautés de bénévoles à distance diversifiées
Une petite taille d'échantillon a un impact négatif sur la validité et la reproductibilité de la recherche, car les résultats générés sur quelques participants ne peuvent pas être généralisés au reste de la population. Ces résultats n'englobent pas la neurodiversité de la société. C'est pourquoi les outils de collecte de données à distance représentent l'avenir de la recherche inclusive en neurosciences.
EmotivLABs : Cultiver une communauté de neurosciences cognitives
Découvrez Emotiv
Fondée en 2011, Emotiv est une entreprise de bioinformatique basée à San Francisco qui s'est donnée pour mission de faire progresser notre compréhension du cerveau humain en utilisant du matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, des analyses et de la visualisation.
La collaboration est au cœur de la science ouverte. La plateforme et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. Notre plateforme de recherche évolutive, EmotivLABs, connecte les neuroscientifiques cognitifs du monde entier avec une population mondiale de participants à la recherche et d'investigateurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en leur fournissant des bases de données riches, multidimensionnelles et approfondies, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Augmentez la taille de l'échantillon de votre recherche
EmotivLABs lutte contre la crise de la reproductibilité en connectant les chercheurs à des participants de recherche qualifiés et présélectionnés, allégeant ainsi la contrainte logistique du recrutement tout en garantissant des données statistiques solides.
Garantissez que votre travail est stocké de manière sécurisée, transformable et récupérable
La réplication analytique, qui nécessite l'ensemble de données d'origine pour valider les résultats, constitue une autre menace pour la reproductibilité. Trouver et financer un emplacement de stockage sûr est fastidieux. Servant de référentiel de données, EmotivLABs stocke vos données en toute sécurité une fois que les participants ont téléchargé leurs enregistrements. Ces données sont automatiquement téléchargées et rigoureusement cryptées à toutes les étapes du transit et du stockage.
Simplifier les processus
Pour aider les investigateurs à concevoir des expériences en neurosciences cognitives et à publier des études de recherche qui contribuent à la communauté scientifique élargie, nous avons développé une suite d'outils performante et rationalisée, EmotivPRO, afin de générer des expériences innovantes et reproductibles.
Nos instructions explicites et nos méthodes transparentes guident les chercheurs pour leur permettre de vérifier les résultats originaux. L'Experiment Builder, intuitif et facile à utiliser, permet à d'autres chercheurs souhaitant reproduire votre étude de le faire en leur fournissant un modèle préconçu au sein de la plateforme. Alternativement, ces chercheurs en neurosciences cognitives peuvent créer une expérience unique, leur permettant de personnaliser chaque détail de A à Z.
La technologie d'Emotiv
Emotiv a conçu une suite d'outils pour soutenir chaque étape de la recherche en neurosciences tout au long du processus.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences au niveau professionnel auxquelles tout participant équipé d'un casque Emotiv peut participer, sous réserve de conformité avec la conception expérimentale.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour Emotiv est également disponible afin de pouvoir réaliser des applications personnalisées, des interactions ou des conceptions expérimentales en déplacement, à l'aide du casque et d'un smartphone uniquement.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, le système d'EEG à bas coût et facile à utiliser d'Emotiv est utilisé dans :
La recherche en neurosciences
Les initiatives de marketing liées à la santé et au bien-être
L'industrie automobile
Le neuromarketing
Les études de consommation
L'éducation
Les environnements de divertissement
De plus, grâce à la qualité, au coût et à la possibilité d'expédier les casques Emotiv dans le monde entier, les chercheurs peuvent recruter et inscrire les personnes qualifiées. Grâce aux paramètres de contrôle de qualité évalués par le logiciel de traitement, les chercheurs peuvent également avoir confiance dans le processus de collecte des données.
Vous souhaitez en savoir plus sur ce que la plateforme EmotivLABs peut apporter à votre recherche ?
EmotivLABS vous permet de concevoir votre expérience, de la déployer en toute sécurité, de recruter des participants à partir d'un panel mondial vérifié et de collecter des données EEG de haute qualité, le tout depuis une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou pour demander une démonstration.
3 approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences :
Mener des études pilotes avec l'intention de relancer l'expérience.
Garantir des ensembles d'échantillons plus importants.
Diversifier votre échantillon en faisant appel à des communautés de bénévoles en ligne.
Il existe une crise de reproductibilité bien décrite dans la recherche scientifique moderne, en particulier dans le domaine des neurosciences cognitives. En effet, en raison des coûts et de la logistique liés à l'obtention de sujets d'échantillon ou à l'utilisation d'équipements de pointe comme l'IRMf, les laboratoires de neurosciences cognitives reproduisent rarement les résultats des essais expérimentaux.
La reproductibilité, dans cet article, est définie comme un processus de laboratoire interne dans lequel la conception expérimentale passe d'essais pilotes/exploratoires à des essais expérimentaux plus vastes et plus contrôlés qui seront menés plusieurs fois. Dans des expériences correctement conçues, les données collectées et les résultats de chaque essai devraient pouvoir :
S'intégrer dans un ensemble de données plus large.
Disposer d'un échantillon plus grand
Avoir une puissance statistique élevée.
Ces facteurs permettent de concevoir des expériences en neurosciences dignes de rapports de recherche publiés afin que d'autres laboratoires puissent tenter de reproduire les résultats. Cependant, malheureusement, cela se produit rarement pour plusieurs raisons.
Cette crise de reproductibilité menace l'avenir de la science car elle gaspille du temps, des efforts, des ressources et de l'expertise dans des études qui ne seront pas reproduites. Sans réplication, les études « marquantes » tombent dans la légende et n'affectent que rarement le monde de la manière promise. Un rapport analytique du vice-président de la recherche en hématologie et oncologie a estimé que le manque de reproductibilité coûte jusqu'à 28 milliards de dollars chaque année aux États-Unis seulement. Ces fonds sont finalement gaspillés dans des travaux précliniques qui ne répondent pas aux normes de reproductibilité fiable.
Pour corriger ce schéma, nous devons d'abord le comprendre. Nous pouvons commencer par reconnaître les pratiques et la culture actuelles des neurosciences. Cet article abordera la conception expérimentale et la planification des essais afin de proposer plusieurs moyens d'améliorer la reproductibilité expérimentale au sein de votre laboratoire, tant à l'intérieur du laboratoire (essais expérimentaux) qu'à l'extérieur (partage de données scientifiques ouvertes). À la fin, vous saurez comment certaines ressources peuvent réduire les coûts et la logistique liés à l'obtention de données d'échantillons et de sujets de test.
Recommencez !
Il est possible d'acquérir une confiance absolue dans la reproductibilité de votre étude.
Généralement, la plupart des conceptions expérimentales commencent par une étude pilote ou exploratoire avec une taille d'échantillon plus petite, selon la nature de l'expérience. En neurosciences cognitives, cette taille d'échantillon initiale est généralement de n < 20. Leur but est de s'assurer que l'effet expérimental observé est un véritable effet potentiel et de justifier l'utilisation des ressources supplémentaires qu'exige une expérience plus vaste. Ces études sont également importantes pour tester et affiner leur protocole.
De manière générale, les chercheurs en neurosciences cognitives tentent de trouver un équilibre entre la puissance statistique et la taille d'échantillon au coût le plus bas possible pouvant être raisonnablement atteint au stade pilote. L'objectif de ces études est de fournir des preuves statistiques provisoires de la présence d'un effet. Ces études ne sont pas destinées à des rapports de recherche ou à des publications, mais plutôt à valider une piste de recherche, à étayer des demandes de financement et à servir de base pour des études futures.
Une fois les études pilotes ou exploratoires terminées dans les expériences de neurosciences cognitives, l'étape suivante consiste à « recommencer ! ». En se concentrant sur divers paramètres, relancer l'investigation est un moyen de surmonter la crise de reproductibilité des données expérimentales en neurosciences cognitives. Une faible puissance statistique peut généralement être surmontée grâce à une taille d'échantillon plus grande. Pour déterminer une taille d'échantillon appropriée, le Journal of Neuroscience a formulé ces recommandations en 2020. Comme beaucoup de concepts et de principes en neurosciences cognitives, cela dépend du contexte de vos expériences et de l'objectif visé.
Encore une fois, ces études initiales ne sont pas destinées à faire l'objet de rapports de recherche publiés. Cependant, il semble parfois que cela se produise, ce qui mène à une crise de reproductibilité.
Ensembles d'échantillons plus grands et science ouverte
Gagnez en assurance quant au fait que l'effet observé est un effet réel ayant une signification pratique.
Passer de l'étude pilote aux essais expérimentaux destinés à la publication est généralement l'étape suivante du processus de recherche d'un laboratoire de neurosciences.
Grâce à l'étude pilote, les chercheurs ont confiance dans leur méthodologie et semblent observer un effet réel.
À ce stade, ils :
Conçoivent l'expérience avec un ensemble d'échantillons plus grand.
Doivent collecter plus de données.
Relancent l'essai expérimental.
Si les tests statistiques sont significatifs et non contradictoires, les neuroscientifiques doivent rassembler encore plus de preuves pour s'assurer qu'ils observent un effet réel.
La science ouverte
Dans les publications de recherche, il existe un mouvement croissant appelé « science ouverte », dans lequel les données et les scripts d'analyse sont publiés aux côtés du récit de la recherche. En neurosciences cognitives, l'une des meilleures ressources pour la recherche ouverte en neurosciences est le Neuroscience Information Framework (NIF ; neuinfo.org).
La théorie de la science ouverte englobe toutes les étapes du cycle de recherche, dans lesquelles il y aurait une transparence accrue de la collecte, du traitement, du stockage et de l'examen des données expérimentales. La philosophie de transparence de la science ouverte s'applique également aux conceptions expérimentales, consistant à partager les détails avec la communauté scientifique afin d'améliorer la réplication et la reproductibilité des expériences de base en neurosciences. De telles méthodes encouragent les scientifiques à continuer de produire des recherches de haut niveau et à lutter contre la crise croissante de la réplication en neurosciences cognitives.
Des groupes comme EmotivLABs cultivent des communautés de recherche en neurosciences cognitives qui leur permettent de partager des conceptions expérimentales avec d'autres chercheurs.
Alors que la crise de reproductibilité continue d'avoir un impact sur la communauté scientifique, le besoin d'études de recherche reproductibles et de haute qualité n'a jamais été aussi grand. Plusieurs options de conception existent pour permettre à d'autres scientifiques de reproduire des expériences. Ces options offrent aux chercheurs en neurosciences la possibilité de :
Déterminer leur taille d'échantillon appropriée.
Utiliser des outils innovants, validés et fiables pour l'analyse des données.
Consulter des pairs et des leaders scientifiques.
Mettre rapidement en pratique les principes directeurs de la science ouverte.
Communautés de bénévoles à distance diversifiées
Une petite taille d'échantillon a un impact négatif sur la validité et la reproductibilité de la recherche, car les résultats générés sur quelques participants ne peuvent pas être généralisés au reste de la population. Ces résultats n'englobent pas la neurodiversité de la société. C'est pourquoi les outils de collecte de données à distance représentent l'avenir de la recherche inclusive en neurosciences.
EmotivLABs : Cultiver une communauté de neurosciences cognitives
Découvrez Emotiv
Fondée en 2011, Emotiv est une entreprise de bioinformatique basée à San Francisco qui s'est donnée pour mission de faire progresser notre compréhension du cerveau humain en utilisant du matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, des analyses et de la visualisation.
La collaboration est au cœur de la science ouverte. La plateforme et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. Notre plateforme de recherche évolutive, EmotivLABs, connecte les neuroscientifiques cognitifs du monde entier avec une population mondiale de participants à la recherche et d'investigateurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en leur fournissant des bases de données riches, multidimensionnelles et approfondies, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Augmentez la taille de l'échantillon de votre recherche
EmotivLABs lutte contre la crise de la reproductibilité en connectant les chercheurs à des participants de recherche qualifiés et présélectionnés, allégeant ainsi la contrainte logistique du recrutement tout en garantissant des données statistiques solides.
Garantissez que votre travail est stocké de manière sécurisée, transformable et récupérable
La réplication analytique, qui nécessite l'ensemble de données d'origine pour valider les résultats, constitue une autre menace pour la reproductibilité. Trouver et financer un emplacement de stockage sûr est fastidieux. Servant de référentiel de données, EmotivLABs stocke vos données en toute sécurité une fois que les participants ont téléchargé leurs enregistrements. Ces données sont automatiquement téléchargées et rigoureusement cryptées à toutes les étapes du transit et du stockage.
Simplifier les processus
Pour aider les investigateurs à concevoir des expériences en neurosciences cognitives et à publier des études de recherche qui contribuent à la communauté scientifique élargie, nous avons développé une suite d'outils performante et rationalisée, EmotivPRO, afin de générer des expériences innovantes et reproductibles.
Nos instructions explicites et nos méthodes transparentes guident les chercheurs pour leur permettre de vérifier les résultats originaux. L'Experiment Builder, intuitif et facile à utiliser, permet à d'autres chercheurs souhaitant reproduire votre étude de le faire en leur fournissant un modèle préconçu au sein de la plateforme. Alternativement, ces chercheurs en neurosciences cognitives peuvent créer une expérience unique, leur permettant de personnaliser chaque détail de A à Z.
La technologie d'Emotiv
Emotiv a conçu une suite d'outils pour soutenir chaque étape de la recherche en neurosciences tout au long du processus.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences au niveau professionnel auxquelles tout participant équipé d'un casque Emotiv peut participer, sous réserve de conformité avec la conception expérimentale.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour Emotiv est également disponible afin de pouvoir réaliser des applications personnalisées, des interactions ou des conceptions expérimentales en déplacement, à l'aide du casque et d'un smartphone uniquement.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, le système d'EEG à bas coût et facile à utiliser d'Emotiv est utilisé dans :
La recherche en neurosciences
Les initiatives de marketing liées à la santé et au bien-être
L'industrie automobile
Le neuromarketing
Les études de consommation
L'éducation
Les environnements de divertissement
De plus, grâce à la qualité, au coût et à la possibilité d'expédier les casques Emotiv dans le monde entier, les chercheurs peuvent recruter et inscrire les personnes qualifiées. Grâce aux paramètres de contrôle de qualité évalués par le logiciel de traitement, les chercheurs peuvent également avoir confiance dans le processus de collecte des données.
Vous souhaitez en savoir plus sur ce que la plateforme EmotivLABs peut apporter à votre recherche ?
EmotivLABS vous permet de concevoir votre expérience, de la déployer en toute sécurité, de recruter des participants à partir d'un panel mondial vérifié et de collecter des données EEG de haute qualité, le tout depuis une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou pour demander une démonstration.
3 approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences :
Mener des études pilotes avec l'intention de relancer l'expérience.
Garantir des ensembles d'échantillons plus importants.
Diversifier votre échantillon en faisant appel à des communautés de bénévoles en ligne.
Il existe une crise de reproductibilité bien décrite dans la recherche scientifique moderne, en particulier dans le domaine des neurosciences cognitives. En effet, en raison des coûts et de la logistique liés à l'obtention de sujets d'échantillon ou à l'utilisation d'équipements de pointe comme l'IRMf, les laboratoires de neurosciences cognitives reproduisent rarement les résultats des essais expérimentaux.
La reproductibilité, dans cet article, est définie comme un processus de laboratoire interne dans lequel la conception expérimentale passe d'essais pilotes/exploratoires à des essais expérimentaux plus vastes et plus contrôlés qui seront menés plusieurs fois. Dans des expériences correctement conçues, les données collectées et les résultats de chaque essai devraient pouvoir :
S'intégrer dans un ensemble de données plus large.
Disposer d'un échantillon plus grand
Avoir une puissance statistique élevée.
Ces facteurs permettent de concevoir des expériences en neurosciences dignes de rapports de recherche publiés afin que d'autres laboratoires puissent tenter de reproduire les résultats. Cependant, malheureusement, cela se produit rarement pour plusieurs raisons.
Cette crise de reproductibilité menace l'avenir de la science car elle gaspille du temps, des efforts, des ressources et de l'expertise dans des études qui ne seront pas reproduites. Sans réplication, les études « marquantes » tombent dans la légende et n'affectent que rarement le monde de la manière promise. Un rapport analytique du vice-président de la recherche en hématologie et oncologie a estimé que le manque de reproductibilité coûte jusqu'à 28 milliards de dollars chaque année aux États-Unis seulement. Ces fonds sont finalement gaspillés dans des travaux précliniques qui ne répondent pas aux normes de reproductibilité fiable.
Pour corriger ce schéma, nous devons d'abord le comprendre. Nous pouvons commencer par reconnaître les pratiques et la culture actuelles des neurosciences. Cet article abordera la conception expérimentale et la planification des essais afin de proposer plusieurs moyens d'améliorer la reproductibilité expérimentale au sein de votre laboratoire, tant à l'intérieur du laboratoire (essais expérimentaux) qu'à l'extérieur (partage de données scientifiques ouvertes). À la fin, vous saurez comment certaines ressources peuvent réduire les coûts et la logistique liés à l'obtention de données d'échantillons et de sujets de test.
Recommencez !
Il est possible d'acquérir une confiance absolue dans la reproductibilité de votre étude.
Généralement, la plupart des conceptions expérimentales commencent par une étude pilote ou exploratoire avec une taille d'échantillon plus petite, selon la nature de l'expérience. En neurosciences cognitives, cette taille d'échantillon initiale est généralement de n < 20. Leur but est de s'assurer que l'effet expérimental observé est un véritable effet potentiel et de justifier l'utilisation des ressources supplémentaires qu'exige une expérience plus vaste. Ces études sont également importantes pour tester et affiner leur protocole.
De manière générale, les chercheurs en neurosciences cognitives tentent de trouver un équilibre entre la puissance statistique et la taille d'échantillon au coût le plus bas possible pouvant être raisonnablement atteint au stade pilote. L'objectif de ces études est de fournir des preuves statistiques provisoires de la présence d'un effet. Ces études ne sont pas destinées à des rapports de recherche ou à des publications, mais plutôt à valider une piste de recherche, à étayer des demandes de financement et à servir de base pour des études futures.
Une fois les études pilotes ou exploratoires terminées dans les expériences de neurosciences cognitives, l'étape suivante consiste à « recommencer ! ». En se concentrant sur divers paramètres, relancer l'investigation est un moyen de surmonter la crise de reproductibilité des données expérimentales en neurosciences cognitives. Une faible puissance statistique peut généralement être surmontée grâce à une taille d'échantillon plus grande. Pour déterminer une taille d'échantillon appropriée, le Journal of Neuroscience a formulé ces recommandations en 2020. Comme beaucoup de concepts et de principes en neurosciences cognitives, cela dépend du contexte de vos expériences et de l'objectif visé.
Encore une fois, ces études initiales ne sont pas destinées à faire l'objet de rapports de recherche publiés. Cependant, il semble parfois que cela se produise, ce qui mène à une crise de reproductibilité.
Ensembles d'échantillons plus grands et science ouverte
Gagnez en assurance quant au fait que l'effet observé est un effet réel ayant une signification pratique.
Passer de l'étude pilote aux essais expérimentaux destinés à la publication est généralement l'étape suivante du processus de recherche d'un laboratoire de neurosciences.
Grâce à l'étude pilote, les chercheurs ont confiance dans leur méthodologie et semblent observer un effet réel.
À ce stade, ils :
Conçoivent l'expérience avec un ensemble d'échantillons plus grand.
Doivent collecter plus de données.
Relancent l'essai expérimental.
Si les tests statistiques sont significatifs et non contradictoires, les neuroscientifiques doivent rassembler encore plus de preuves pour s'assurer qu'ils observent un effet réel.
La science ouverte
Dans les publications de recherche, il existe un mouvement croissant appelé « science ouverte », dans lequel les données et les scripts d'analyse sont publiés aux côtés du récit de la recherche. En neurosciences cognitives, l'une des meilleures ressources pour la recherche ouverte en neurosciences est le Neuroscience Information Framework (NIF ; neuinfo.org).
La théorie de la science ouverte englobe toutes les étapes du cycle de recherche, dans lesquelles il y aurait une transparence accrue de la collecte, du traitement, du stockage et de l'examen des données expérimentales. La philosophie de transparence de la science ouverte s'applique également aux conceptions expérimentales, consistant à partager les détails avec la communauté scientifique afin d'améliorer la réplication et la reproductibilité des expériences de base en neurosciences. De telles méthodes encouragent les scientifiques à continuer de produire des recherches de haut niveau et à lutter contre la crise croissante de la réplication en neurosciences cognitives.
Des groupes comme EmotivLABs cultivent des communautés de recherche en neurosciences cognitives qui leur permettent de partager des conceptions expérimentales avec d'autres chercheurs.
Alors que la crise de reproductibilité continue d'avoir un impact sur la communauté scientifique, le besoin d'études de recherche reproductibles et de haute qualité n'a jamais été aussi grand. Plusieurs options de conception existent pour permettre à d'autres scientifiques de reproduire des expériences. Ces options offrent aux chercheurs en neurosciences la possibilité de :
Déterminer leur taille d'échantillon appropriée.
Utiliser des outils innovants, validés et fiables pour l'analyse des données.
Consulter des pairs et des leaders scientifiques.
Mettre rapidement en pratique les principes directeurs de la science ouverte.
Communautés de bénévoles à distance diversifiées
Une petite taille d'échantillon a un impact négatif sur la validité et la reproductibilité de la recherche, car les résultats générés sur quelques participants ne peuvent pas être généralisés au reste de la population. Ces résultats n'englobent pas la neurodiversité de la société. C'est pourquoi les outils de collecte de données à distance représentent l'avenir de la recherche inclusive en neurosciences.
EmotivLABs : Cultiver une communauté de neurosciences cognitives
Découvrez Emotiv
Fondée en 2011, Emotiv est une entreprise de bioinformatique basée à San Francisco qui s'est donnée pour mission de faire progresser notre compréhension du cerveau humain en utilisant du matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, des analyses et de la visualisation.
La collaboration est au cœur de la science ouverte. La plateforme et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. Notre plateforme de recherche évolutive, EmotivLABs, connecte les neuroscientifiques cognitifs du monde entier avec une population mondiale de participants à la recherche et d'investigateurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en leur fournissant des bases de données riches, multidimensionnelles et approfondies, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Augmentez la taille de l'échantillon de votre recherche
EmotivLABs lutte contre la crise de la reproductibilité en connectant les chercheurs à des participants de recherche qualifiés et présélectionnés, allégeant ainsi la contrainte logistique du recrutement tout en garantissant des données statistiques solides.
Garantissez que votre travail est stocké de manière sécurisée, transformable et récupérable
La réplication analytique, qui nécessite l'ensemble de données d'origine pour valider les résultats, constitue une autre menace pour la reproductibilité. Trouver et financer un emplacement de stockage sûr est fastidieux. Servant de référentiel de données, EmotivLABs stocke vos données en toute sécurité une fois que les participants ont téléchargé leurs enregistrements. Ces données sont automatiquement téléchargées et rigoureusement cryptées à toutes les étapes du transit et du stockage.
Simplifier les processus
Pour aider les investigateurs à concevoir des expériences en neurosciences cognitives et à publier des études de recherche qui contribuent à la communauté scientifique élargie, nous avons développé une suite d'outils performante et rationalisée, EmotivPRO, afin de générer des expériences innovantes et reproductibles.
Nos instructions explicites et nos méthodes transparentes guident les chercheurs pour leur permettre de vérifier les résultats originaux. L'Experiment Builder, intuitif et facile à utiliser, permet à d'autres chercheurs souhaitant reproduire votre étude de le faire en leur fournissant un modèle préconçu au sein de la plateforme. Alternativement, ces chercheurs en neurosciences cognitives peuvent créer une expérience unique, leur permettant de personnaliser chaque détail de A à Z.
La technologie d'Emotiv
Emotiv a conçu une suite d'outils pour soutenir chaque étape de la recherche en neurosciences tout au long du processus.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences au niveau professionnel auxquelles tout participant équipé d'un casque Emotiv peut participer, sous réserve de conformité avec la conception expérimentale.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour Emotiv est également disponible afin de pouvoir réaliser des applications personnalisées, des interactions ou des conceptions expérimentales en déplacement, à l'aide du casque et d'un smartphone uniquement.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, le système d'EEG à bas coût et facile à utiliser d'Emotiv est utilisé dans :
La recherche en neurosciences
Les initiatives de marketing liées à la santé et au bien-être
L'industrie automobile
Le neuromarketing
Les études de consommation
L'éducation
Les environnements de divertissement
De plus, grâce à la qualité, au coût et à la possibilité d'expédier les casques Emotiv dans le monde entier, les chercheurs peuvent recruter et inscrire les personnes qualifiées. Grâce aux paramètres de contrôle de qualité évalués par le logiciel de traitement, les chercheurs peuvent également avoir confiance dans le processus de collecte des données.
Vous souhaitez en savoir plus sur ce que la plateforme EmotivLABs peut apporter à votre recherche ?
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