3 approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences
Quoc Minh Lai
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3 Approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences :
Effectuer des études préliminaires dans le but de reproduire l'expérience.
Assurer des ensembles d'échantillons plus importants.
Diversifiez votre échantillon en utilisant des communautés de bénévoles en ligne.
Il existe une crise de reproductibilité bien décrite dans la recherche scientifique moderne, en particulier la neurosciences cognitive. En effet, en raison de coût(s) et des logistiques nécessaires pour obtenir des sujets d'échantillonnage ou utiliser des équipements high-tech comme un IRMf, les laboratoires de neurosciences cognitives reproduisent rarement les résultats des essais expérimentaux.
La reproductibilité, dans ce post, est définie comme un processus interne de laboratoire dans lequel la conception expérimentale passe des essais pilotes/exploratoires à des essais expérimentaux plus larges et plus contrôlés qui seront effectués plusieurs fois. Dans des expériences correctement conçues, les données collectées et les résultats de chaque essai devraient pouvoir :
Se fusionner dans un ensemble de données plus large.
Avoir une taille d'échantillon plus importante
Avoir une forte puissance statistique.
Ces facteurs préparent les expériences de neurosciences à être dignes de rapports de recherche publiés afin que d'autres laboratoires puissent tenter de répliquer les résultats. Cependant, malheureusement, cela se produit rarement pour plusieurs raisons.
Cette crise de reproductibilité menace l'avenir de la science car elle gaspille temps, efforts, ressources et expertise sur des études qui ne seront pas répliquées. Sans réplicabilité, les études « emblématiques » s'estompent dans la légende et affectent 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 rien qu'aux États-Unis. Ces fonds sont finalement gaspillés sur du travail préclinique qui ne répond pas aux normes de reproductibilité fiable.
Pour remédier à ce schéma, nous devons d'abord le comprendre. Nous pouvons commencer par reconnaître les pratiques et la culture actuelle des neurosciences. Cet article discutera de la conception expérimentale et de la planification des essais pour fournir plusieurs façons dont votre laboratoire peut améliorer la reproductibilité expérimentale, tant à l'intérieur du laboratoire (essais expérimentaux) qu'à l'extérieur du laboratoire (partage de données en science ouverte). À la fin, vous saurez comment certaines ressources peuvent réduire les coûts et la logistique d'obtention de données d'échantillon et de sujets d'essai.
Faites-le à nouveau !
Il est possible d'obtenir confiance en la reproductibilité de votre étude.
En général, 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. Dans la neurosciences cognitive, cette taille d'échantillon initiale est généralement n < 20. Leur objectif est de s'assurer que l'effet expérimental que vous observez est un véritable effet potentiel et de justifier l'utilisation de ressources supplémentaires qu'une expérience plus grande nécessite. Ces études sont également importantes pour tester et affiner leur protocole.
En général, les chercheurs en neurosciences cognitives essaient d'équilibrer la puissance statistique avec la plus petite taille d'échantillon qui peut être raisonnablement atteinte au stade pilote. L'objectif de ces études est de fournir une preuve statistique provisoire de la présence d'un effet. Ces études ne sont pas destinées à des rapports de recherche ou publications, mais plutôt à valider une ligne de recherche, substantié les demandes de financement de subventions et servir de base pour de futures études.
Après que les études pilotes ou exploratoires soient terminées dans les expériences de neurosciences cognitives, la prochaine étape est de "faites-le à nouveau !" Avec divers paramètres en focus, relancer l'enquête est un moyen de surmonter la crise de reproductibilité des données expérimentales en neurosciences cognitives. Une faible puissance statistique peut généralement être surmontée avec une taille d'échantillon plus grande. Pour déterminer une taille d'échantillon appropriée, le Journal of Neuroscience a fait ces recommandations en 2020. Tout comme beaucoup de concepts et de principes en neurosciences cognitives, cela dépend du contexte et de l'objectif de vos expériences.
Encore une fois, ces études initiales ne sont pas destinées à être des rapports de recherche publiés. Cependant, parfois, il semble que cela se produise, et cela mène à une crise de reproductibilité.
Ensembles d'échantillons plus importants et science ouverte
Obtenez confiance dans le fait que l'effet que vous voyez est un véritable effet avec une signification pratique.
Passer des essais pilotes aux essais expérimentaux destinés à publication est généralement la prochaine étape dans le processus de recherche d'un laboratoire de neurosciences.
Grâce à l'étude pilote, les chercheurs sont confiants dans leur méthodologie et semblent avoir un véritable effet.
À ce stade, ils :
Conçoivent l'expérience avec un ensemble d'échantillons plus large.
Doivent collecter plus de données.
Répètent l'essai expérimental.
Si les tests statistiques sont significatifs et sans conflit, les neuroscientifiques doivent rassembler encore plus de preuves pour être confiants qu'ils observent un véritable effet.
Science ouverte
Dans les publications de recherche, il existe un mouvement croissant appelé "science ouverte", où les données et les scripts d'analyse sont publiés aux côtés de la narration de la recherche. En neurosciences cognitives, l'une des meilleures ressources pour la recherche en neurosciences ouvertes 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 la révision des données expérimentales. La philosophie de la transparence en science ouverte inclut également les conceptions expérimentales - partageant les détails avec la communauté scientifique pour améliorer la réplication et la reproductibilité des expériences fondamentales en neurosciences. De telles méthodes encouragent les scientifiques à continuer de produire des recherches de haute qualité et à lutter contre la crise de répétition croissante en neurosciences cognitives.
Des groupes comme EmotivLABs cultivent des communautés de recherche en neurosciences cognitives permettant de partager des conceptions expérimentales avec d'autres chercheurs.
Alors que la crise de reproductibilité continue d'impacter la communauté scientifique, le besoin d'études de recherche de haute qualité et reproductibles n'a jamais été aussi fort. Plusieurs options de conception existent pour permettre à d'autres scientifiques de reproduire des expériences. Ces options donnent 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 responsables scientifiques.
Utiliser rapidement les principes directeurs de la science ouverte.
Communautés de bénévoles à distance diversifiées
Une petite taille d'échantillon impacte négativement la validité et la reproductibilité de la recherche car les résultats générés par plusieurs participants ne peuvent pas être généralisés au reste de la population. Ces résultats n'englobent pas la neurodiversité de la société. En tant que tel, les outils de collecte de données à distance sont l'avenir des neurosciences inclusives.
EmotivLABs : Cultiver une communauté de neurosciences cognitives
Rencontrez EMOTIV
Fondée en 2011, EMOTIV est une entreprise de bioinformatique basée à San Francisco dont la mission est d'améliorer notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, d'analyse et de visualisation.
Au cœur de la science ouverte se trouve la collaboration. La plateforme et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. Notre plateforme de recherche évolutive, EmotivLABs, connecte des neuroscientifiques cognitifs à travers le monde 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 fournissant des ensembles de données riches, multidimensionnels et extensifs, vous permettant de tirer des conclusions significatives d'un large échantillon.
Augmentez la taille de l'échantillon de votre recherche
EmotivLABs combat la crise de reproductibilité en connectant les chercheurs à des participants à la recherche qualifiés et approuvés, allégeant le fardeau logistique du recrutement tout en assurant une puissance statistique suffisante.
Assurez-vous que votre travail est stocké de manière sécurisée, transformable et récupérable
Une autre menace pour la reproductibilité est la réplication analytique qui nécessite le jeu de données original pour valider les résultats. Trouver et financer un emplacement de stockage sûr est fastidieux. Agissant en tant que dépôt de données, EmotivLABs stocke en toute sécurité vos données après que les participants aient téléchargé leurs enregistrements. Ces données sont automatiquement téléchargées et rigoureusement cryptées à toutes les étapes du transit et du stockage.
Rationalisation des processus
Pour aider les chercheurs à concevoir des expériences en neurosciences cognitives et à publier des études qui contribuent à la communauté scientifique plus large, nous avons développé un ensemble d'outils robuste et rationalisé, EmotivPro, pour générer des expériences innovantes et reproductibles.
Nos instructions explicites et nos méthodes transparentes agissent comme un guide permettant aux chercheurs de vérifier les résultats originaux. Le générateur d'expériences intuitif et facile à utiliser permettra à d'autres chercheurs qui souhaitent reproduire votre étude de fournir un modèle préfabriqué dans la plateforme. Alternativement, ces chercheurs en neurosciences cognitives peuvent créer une expérience unique, leur permettant de personnaliser chaque détail de zéro.
Technologie 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, analyser et visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences de niveau professionnel dans lesquelles tout participant avec un casque EMOTIV peut participer s'il respecte la conception expérimentale.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour EMOTIV est également disponible afin que des applications, interactions ou conceptions expérimentales personnalisées puissent être effectuées en déplacement en utilisant uniquement le casque et le smartphone.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies des neurosciences augmente, les systèmes EEG d'EMOTIV à faible coût et faciles à utiliser sont utilisés dans :
la recherche en neurosciences
les initiatives de marketing en santé et bien-être
les industries automobiles
le neuromarketing
la recherche consommateurs
l'éducation
les environnements de divertissement
De plus, avec la qualité, le coût et la capacité d'expédier des casques EMOTIV dans le monde entier, les chercheurs peuvent recruter et inscrire des individus qui remplissent les critères. Grâce aux critères de contrôle de qualité évalués par le logiciel de traitement, les chercheurs peuvent également faire confiance au processus de collecte de données.
Voulez-vous en savoir plus sur ce que la plateforme EmotivLABs pourrait faire pour votre recherche ?
EmotivLABS vous permet de construire votre expérience, de déployer votre expérience en toute sécurité, de recruter parmi un panel mondial de participants vérifiés et de collecter des données EEG de haute qualité, le tout à partir d'une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou demandez une démonstration.
3 Approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences :
Effectuer des études préliminaires dans le but de reproduire l'expérience.
Assurer des ensembles d'échantillons plus importants.
Diversifiez votre échantillon en utilisant des communautés de bénévoles en ligne.
Il existe une crise de reproductibilité bien décrite dans la recherche scientifique moderne, en particulier la neurosciences cognitive. En effet, en raison de coût(s) et des logistiques nécessaires pour obtenir des sujets d'échantillonnage ou utiliser des équipements high-tech comme un IRMf, les laboratoires de neurosciences cognitives reproduisent rarement les résultats des essais expérimentaux.
La reproductibilité, dans ce post, est définie comme un processus interne de laboratoire dans lequel la conception expérimentale passe des essais pilotes/exploratoires à des essais expérimentaux plus larges et plus contrôlés qui seront effectués plusieurs fois. Dans des expériences correctement conçues, les données collectées et les résultats de chaque essai devraient pouvoir :
Se fusionner dans un ensemble de données plus large.
Avoir une taille d'échantillon plus importante
Avoir une forte puissance statistique.
Ces facteurs préparent les expériences de neurosciences à être dignes de rapports de recherche publiés afin que d'autres laboratoires puissent tenter de répliquer les résultats. Cependant, malheureusement, cela se produit rarement pour plusieurs raisons.
Cette crise de reproductibilité menace l'avenir de la science car elle gaspille temps, efforts, ressources et expertise sur des études qui ne seront pas répliquées. Sans réplicabilité, les études « emblématiques » s'estompent dans la légende et affectent 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 rien qu'aux États-Unis. Ces fonds sont finalement gaspillés sur du travail préclinique qui ne répond pas aux normes de reproductibilité fiable.
Pour remédier à ce schéma, nous devons d'abord le comprendre. Nous pouvons commencer par reconnaître les pratiques et la culture actuelle des neurosciences. Cet article discutera de la conception expérimentale et de la planification des essais pour fournir plusieurs façons dont votre laboratoire peut améliorer la reproductibilité expérimentale, tant à l'intérieur du laboratoire (essais expérimentaux) qu'à l'extérieur du laboratoire (partage de données en science ouverte). À la fin, vous saurez comment certaines ressources peuvent réduire les coûts et la logistique d'obtention de données d'échantillon et de sujets d'essai.
Faites-le à nouveau !
Il est possible d'obtenir confiance en la reproductibilité de votre étude.
En général, 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. Dans la neurosciences cognitive, cette taille d'échantillon initiale est généralement n < 20. Leur objectif est de s'assurer que l'effet expérimental que vous observez est un véritable effet potentiel et de justifier l'utilisation de ressources supplémentaires qu'une expérience plus grande nécessite. Ces études sont également importantes pour tester et affiner leur protocole.
En général, les chercheurs en neurosciences cognitives essaient d'équilibrer la puissance statistique avec la plus petite taille d'échantillon qui peut être raisonnablement atteinte au stade pilote. L'objectif de ces études est de fournir une preuve statistique provisoire de la présence d'un effet. Ces études ne sont pas destinées à des rapports de recherche ou publications, mais plutôt à valider une ligne de recherche, substantié les demandes de financement de subventions et servir de base pour de futures études.
Après que les études pilotes ou exploratoires soient terminées dans les expériences de neurosciences cognitives, la prochaine étape est de "faites-le à nouveau !" Avec divers paramètres en focus, relancer l'enquête est un moyen de surmonter la crise de reproductibilité des données expérimentales en neurosciences cognitives. Une faible puissance statistique peut généralement être surmontée avec une taille d'échantillon plus grande. Pour déterminer une taille d'échantillon appropriée, le Journal of Neuroscience a fait ces recommandations en 2020. Tout comme beaucoup de concepts et de principes en neurosciences cognitives, cela dépend du contexte et de l'objectif de vos expériences.
Encore une fois, ces études initiales ne sont pas destinées à être des rapports de recherche publiés. Cependant, parfois, il semble que cela se produise, et cela mène à une crise de reproductibilité.
Ensembles d'échantillons plus importants et science ouverte
Obtenez confiance dans le fait que l'effet que vous voyez est un véritable effet avec une signification pratique.
Passer des essais pilotes aux essais expérimentaux destinés à publication est généralement la prochaine étape dans le processus de recherche d'un laboratoire de neurosciences.
Grâce à l'étude pilote, les chercheurs sont confiants dans leur méthodologie et semblent avoir un véritable effet.
À ce stade, ils :
Conçoivent l'expérience avec un ensemble d'échantillons plus large.
Doivent collecter plus de données.
Répètent l'essai expérimental.
Si les tests statistiques sont significatifs et sans conflit, les neuroscientifiques doivent rassembler encore plus de preuves pour être confiants qu'ils observent un véritable effet.
Science ouverte
Dans les publications de recherche, il existe un mouvement croissant appelé "science ouverte", où les données et les scripts d'analyse sont publiés aux côtés de la narration de la recherche. En neurosciences cognitives, l'une des meilleures ressources pour la recherche en neurosciences ouvertes 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 la révision des données expérimentales. La philosophie de la transparence en science ouverte inclut également les conceptions expérimentales - partageant les détails avec la communauté scientifique pour améliorer la réplication et la reproductibilité des expériences fondamentales en neurosciences. De telles méthodes encouragent les scientifiques à continuer de produire des recherches de haute qualité et à lutter contre la crise de répétition croissante en neurosciences cognitives.
Des groupes comme EmotivLABs cultivent des communautés de recherche en neurosciences cognitives permettant de partager des conceptions expérimentales avec d'autres chercheurs.
Alors que la crise de reproductibilité continue d'impacter la communauté scientifique, le besoin d'études de recherche de haute qualité et reproductibles n'a jamais été aussi fort. Plusieurs options de conception existent pour permettre à d'autres scientifiques de reproduire des expériences. Ces options donnent 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 responsables scientifiques.
Utiliser rapidement les principes directeurs de la science ouverte.
Communautés de bénévoles à distance diversifiées
Une petite taille d'échantillon impacte négativement la validité et la reproductibilité de la recherche car les résultats générés par plusieurs participants ne peuvent pas être généralisés au reste de la population. Ces résultats n'englobent pas la neurodiversité de la société. En tant que tel, les outils de collecte de données à distance sont l'avenir des neurosciences inclusives.
EmotivLABs : Cultiver une communauté de neurosciences cognitives
Rencontrez EMOTIV
Fondée en 2011, EMOTIV est une entreprise de bioinformatique basée à San Francisco dont la mission est d'améliorer notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, d'analyse et de visualisation.
Au cœur de la science ouverte se trouve la collaboration. La plateforme et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. Notre plateforme de recherche évolutive, EmotivLABs, connecte des neuroscientifiques cognitifs à travers le monde 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 fournissant des ensembles de données riches, multidimensionnels et extensifs, vous permettant de tirer des conclusions significatives d'un large échantillon.
Augmentez la taille de l'échantillon de votre recherche
EmotivLABs combat la crise de reproductibilité en connectant les chercheurs à des participants à la recherche qualifiés et approuvés, allégeant le fardeau logistique du recrutement tout en assurant une puissance statistique suffisante.
Assurez-vous que votre travail est stocké de manière sécurisée, transformable et récupérable
Une autre menace pour la reproductibilité est la réplication analytique qui nécessite le jeu de données original pour valider les résultats. Trouver et financer un emplacement de stockage sûr est fastidieux. Agissant en tant que dépôt de données, EmotivLABs stocke en toute sécurité vos données après que les participants aient téléchargé leurs enregistrements. Ces données sont automatiquement téléchargées et rigoureusement cryptées à toutes les étapes du transit et du stockage.
Rationalisation des processus
Pour aider les chercheurs à concevoir des expériences en neurosciences cognitives et à publier des études qui contribuent à la communauté scientifique plus large, nous avons développé un ensemble d'outils robuste et rationalisé, EmotivPro, pour générer des expériences innovantes et reproductibles.
Nos instructions explicites et nos méthodes transparentes agissent comme un guide permettant aux chercheurs de vérifier les résultats originaux. Le générateur d'expériences intuitif et facile à utiliser permettra à d'autres chercheurs qui souhaitent reproduire votre étude de fournir un modèle préfabriqué dans la plateforme. Alternativement, ces chercheurs en neurosciences cognitives peuvent créer une expérience unique, leur permettant de personnaliser chaque détail de zéro.
Technologie 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, analyser et visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences de niveau professionnel dans lesquelles tout participant avec un casque EMOTIV peut participer s'il respecte la conception expérimentale.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour EMOTIV est également disponible afin que des applications, interactions ou conceptions expérimentales personnalisées puissent être effectuées en déplacement en utilisant uniquement le casque et le smartphone.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies des neurosciences augmente, les systèmes EEG d'EMOTIV à faible coût et faciles à utiliser sont utilisés dans :
la recherche en neurosciences
les initiatives de marketing en santé et bien-être
les industries automobiles
le neuromarketing
la recherche consommateurs
l'éducation
les environnements de divertissement
De plus, avec la qualité, le coût et la capacité d'expédier des casques EMOTIV dans le monde entier, les chercheurs peuvent recruter et inscrire des individus qui remplissent les critères. Grâce aux critères de contrôle de qualité évalués par le logiciel de traitement, les chercheurs peuvent également faire confiance au processus de collecte de données.
Voulez-vous en savoir plus sur ce que la plateforme EmotivLABs pourrait faire pour votre recherche ?
EmotivLABS vous permet de construire votre expérience, de déployer votre expérience en toute sécurité, de recruter parmi un panel mondial de participants vérifiés et de collecter des données EEG de haute qualité, le tout à partir d'une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou demandez une démonstration.
3 Approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences :
Effectuer des études préliminaires dans le but de reproduire l'expérience.
Assurer des ensembles d'échantillons plus importants.
Diversifiez votre échantillon en utilisant des communautés de bénévoles en ligne.
Il existe une crise de reproductibilité bien décrite dans la recherche scientifique moderne, en particulier la neurosciences cognitive. En effet, en raison de coût(s) et des logistiques nécessaires pour obtenir des sujets d'échantillonnage ou utiliser des équipements high-tech comme un IRMf, les laboratoires de neurosciences cognitives reproduisent rarement les résultats des essais expérimentaux.
La reproductibilité, dans ce post, est définie comme un processus interne de laboratoire dans lequel la conception expérimentale passe des essais pilotes/exploratoires à des essais expérimentaux plus larges et plus contrôlés qui seront effectués plusieurs fois. Dans des expériences correctement conçues, les données collectées et les résultats de chaque essai devraient pouvoir :
Se fusionner dans un ensemble de données plus large.
Avoir une taille d'échantillon plus importante
Avoir une forte puissance statistique.
Ces facteurs préparent les expériences de neurosciences à être dignes de rapports de recherche publiés afin que d'autres laboratoires puissent tenter de répliquer les résultats. Cependant, malheureusement, cela se produit rarement pour plusieurs raisons.
Cette crise de reproductibilité menace l'avenir de la science car elle gaspille temps, efforts, ressources et expertise sur des études qui ne seront pas répliquées. Sans réplicabilité, les études « emblématiques » s'estompent dans la légende et affectent 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 rien qu'aux États-Unis. Ces fonds sont finalement gaspillés sur du travail préclinique qui ne répond pas aux normes de reproductibilité fiable.
Pour remédier à ce schéma, nous devons d'abord le comprendre. Nous pouvons commencer par reconnaître les pratiques et la culture actuelle des neurosciences. Cet article discutera de la conception expérimentale et de la planification des essais pour fournir plusieurs façons dont votre laboratoire peut améliorer la reproductibilité expérimentale, tant à l'intérieur du laboratoire (essais expérimentaux) qu'à l'extérieur du laboratoire (partage de données en science ouverte). À la fin, vous saurez comment certaines ressources peuvent réduire les coûts et la logistique d'obtention de données d'échantillon et de sujets d'essai.
Faites-le à nouveau !
Il est possible d'obtenir confiance en la reproductibilité de votre étude.
En général, 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. Dans la neurosciences cognitive, cette taille d'échantillon initiale est généralement n < 20. Leur objectif est de s'assurer que l'effet expérimental que vous observez est un véritable effet potentiel et de justifier l'utilisation de ressources supplémentaires qu'une expérience plus grande nécessite. Ces études sont également importantes pour tester et affiner leur protocole.
En général, les chercheurs en neurosciences cognitives essaient d'équilibrer la puissance statistique avec la plus petite taille d'échantillon qui peut être raisonnablement atteinte au stade pilote. L'objectif de ces études est de fournir une preuve statistique provisoire de la présence d'un effet. Ces études ne sont pas destinées à des rapports de recherche ou publications, mais plutôt à valider une ligne de recherche, substantié les demandes de financement de subventions et servir de base pour de futures études.
Après que les études pilotes ou exploratoires soient terminées dans les expériences de neurosciences cognitives, la prochaine étape est de "faites-le à nouveau !" Avec divers paramètres en focus, relancer l'enquête est un moyen de surmonter la crise de reproductibilité des données expérimentales en neurosciences cognitives. Une faible puissance statistique peut généralement être surmontée avec une taille d'échantillon plus grande. Pour déterminer une taille d'échantillon appropriée, le Journal of Neuroscience a fait ces recommandations en 2020. Tout comme beaucoup de concepts et de principes en neurosciences cognitives, cela dépend du contexte et de l'objectif de vos expériences.
Encore une fois, ces études initiales ne sont pas destinées à être des rapports de recherche publiés. Cependant, parfois, il semble que cela se produise, et cela mène à une crise de reproductibilité.
Ensembles d'échantillons plus importants et science ouverte
Obtenez confiance dans le fait que l'effet que vous voyez est un véritable effet avec une signification pratique.
Passer des essais pilotes aux essais expérimentaux destinés à publication est généralement la prochaine étape dans le processus de recherche d'un laboratoire de neurosciences.
Grâce à l'étude pilote, les chercheurs sont confiants dans leur méthodologie et semblent avoir un véritable effet.
À ce stade, ils :
Conçoivent l'expérience avec un ensemble d'échantillons plus large.
Doivent collecter plus de données.
Répètent l'essai expérimental.
Si les tests statistiques sont significatifs et sans conflit, les neuroscientifiques doivent rassembler encore plus de preuves pour être confiants qu'ils observent un véritable effet.
Science ouverte
Dans les publications de recherche, il existe un mouvement croissant appelé "science ouverte", où les données et les scripts d'analyse sont publiés aux côtés de la narration de la recherche. En neurosciences cognitives, l'une des meilleures ressources pour la recherche en neurosciences ouvertes 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 la révision des données expérimentales. La philosophie de la transparence en science ouverte inclut également les conceptions expérimentales - partageant les détails avec la communauté scientifique pour améliorer la réplication et la reproductibilité des expériences fondamentales en neurosciences. De telles méthodes encouragent les scientifiques à continuer de produire des recherches de haute qualité et à lutter contre la crise de répétition croissante en neurosciences cognitives.
Des groupes comme EmotivLABs cultivent des communautés de recherche en neurosciences cognitives permettant de partager des conceptions expérimentales avec d'autres chercheurs.
Alors que la crise de reproductibilité continue d'impacter la communauté scientifique, le besoin d'études de recherche de haute qualité et reproductibles n'a jamais été aussi fort. Plusieurs options de conception existent pour permettre à d'autres scientifiques de reproduire des expériences. Ces options donnent 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 responsables scientifiques.
Utiliser rapidement les principes directeurs de la science ouverte.
Communautés de bénévoles à distance diversifiées
Une petite taille d'échantillon impacte négativement la validité et la reproductibilité de la recherche car les résultats générés par plusieurs participants ne peuvent pas être généralisés au reste de la population. Ces résultats n'englobent pas la neurodiversité de la société. En tant que tel, les outils de collecte de données à distance sont l'avenir des neurosciences inclusives.
EmotivLABs : Cultiver une communauté de neurosciences cognitives
Rencontrez EMOTIV
Fondée en 2011, EMOTIV est une entreprise de bioinformatique basée à San Francisco dont la mission est d'améliorer notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, d'analyse et de visualisation.
Au cœur de la science ouverte se trouve la collaboration. La plateforme et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. Notre plateforme de recherche évolutive, EmotivLABs, connecte des neuroscientifiques cognitifs à travers le monde 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 fournissant des ensembles de données riches, multidimensionnels et extensifs, vous permettant de tirer des conclusions significatives d'un large échantillon.
Augmentez la taille de l'échantillon de votre recherche
EmotivLABs combat la crise de reproductibilité en connectant les chercheurs à des participants à la recherche qualifiés et approuvés, allégeant le fardeau logistique du recrutement tout en assurant une puissance statistique suffisante.
Assurez-vous que votre travail est stocké de manière sécurisée, transformable et récupérable
Une autre menace pour la reproductibilité est la réplication analytique qui nécessite le jeu de données original pour valider les résultats. Trouver et financer un emplacement de stockage sûr est fastidieux. Agissant en tant que dépôt de données, EmotivLABs stocke en toute sécurité vos données après que les participants aient téléchargé leurs enregistrements. Ces données sont automatiquement téléchargées et rigoureusement cryptées à toutes les étapes du transit et du stockage.
Rationalisation des processus
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Nos instructions explicites et nos méthodes transparentes agissent comme un guide permettant aux chercheurs de vérifier les résultats originaux. Le générateur d'expériences intuitif et facile à utiliser permettra à d'autres chercheurs qui souhaitent reproduire votre étude de fournir un modèle préfabriqué dans la plateforme. Alternativement, ces chercheurs en neurosciences cognitives peuvent créer une expérience unique, leur permettant de personnaliser chaque détail de zéro.
Technologie 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, analyser et visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences de niveau professionnel dans lesquelles tout participant avec un casque EMOTIV peut participer s'il respecte la conception expérimentale.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour EMOTIV est également disponible afin que des applications, interactions ou conceptions expérimentales personnalisées puissent être effectuées en déplacement en utilisant uniquement le casque et le smartphone.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies des neurosciences augmente, les systèmes EEG d'EMOTIV à faible coût et faciles à utiliser sont utilisés dans :
la recherche en neurosciences
les initiatives de marketing en santé et bien-être
les industries automobiles
le neuromarketing
la recherche consommateurs
l'éducation
les environnements de divertissement
De plus, avec la qualité, le coût et la capacité d'expédier des casques EMOTIV dans le monde entier, les chercheurs peuvent recruter et inscrire des individus qui remplissent les critères. Grâce aux critères de contrôle de qualité évalués par le logiciel de traitement, les chercheurs peuvent également faire confiance au processus de collecte de données.
Voulez-vous en savoir plus sur ce que la plateforme EmotivLABs pourrait faire pour votre recherche ?
EmotivLABS vous permet de construire votre expérience, de déployer votre expérience en toute sécurité, de recruter parmi un panel mondial de participants vérifiés et de collecter des données EEG de haute qualité, le tout à partir d'une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou demandez une démonstration.
