न्यूरोसाइंस पुनरुत्पादकता संकट को ठीक करने के 3 दृष्टिकोण
क्वोक मिन्ह लाइ
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नैरोसाइंस पुनरुत्पादकता संकट को ठीक करने के 3 दृष्टिकोण:
पुनः प्रयोग करने का इरादा रखते हुए परीक्षण अध्ययन चलाएँ।
बड़े नमूना सेट सुनिश्चित करें।
ऑनलाइन स्वयंसेवक समुदायों का उपयोग करके अपने नमूने का विविधीकरण करें।
आधुनिक वैज्ञानिक अनुसंधान में एक अच्छी तरह से वर्णित पुनरुत्पादकता संकट है, खासकर संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में। यानी, नमूना विषयों को प्राप्त करने या एक fMRI जैसे उच्च तकनीक उपकरणों का उपयोग करने की लागत और logística के कारण, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगशालाएं प्रयोगात्मक परीक्षण के परिणामों को बहुत कम पुनः उत्पादित करती हैं।
इस पोस्ट में पुनरुत्पादकता को एक आंतरिक प्रयोगशाला प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें प्रयोगात्मक डिजाइन को पायलट/परीक्षणात्मक प्रयोगों से बड़े, अधिक नियंत्रित प्रयोगात्मक परीक्षणों में ले जाया जाता है जो कई बार चलाए जाएंगे। उचित रूप से डिज़ाइन किए गए प्रयोगों में, प्रत्येक परीक्षण से एकत्रित डेटा और परिणामों को सक्षम होना चाहिए:
एक बड़े डेटा सेट में विलय करना।
एक बड़ा नमूना आकार होना
उच्च सांख्यिकीय शक्ति होनी चाहिए।
ये कारक न्यूरोसाइंस प्रयोगों को प्रकाशित अनुसंधान रिपोर्ट के लिए योग्य बनाते हैं ताकि अन्य लैब संभावित निष्कर्षों की नकल कर सकें। हालाँकि, दुर्भाग्यवश,यह कई कारणों से बहुत थोड़ा हो रहा है.
यह पुनरुत्पादकता संकट विज्ञान के भविष्य को खतरे में डाल रहा है क्योंकि यह उन अध्ययनों पर समय, प्रयास, संसाधन और विशेषज्ञता बर्बाद कर रहा है जिन्हें पुनः उत्पादित नहीं किया जाएगा। पुनरुत्पादन के बिना, "महान" अध्ययन किंवदंती में समाप्त हो जाते हैं और वादे के अनुसार दुनिया पर कभी असर डालते हैं। हेमेटोलॉजी और ऑन्कोलॉजी अनुसंधान के उपाध्यक्ष द्वारा एक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट ने अनुमान लगाया कि पुनरुत्पादकता की कमी से केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में हर साल 28 अरब डॉलर का नुकसान होता है। ये धन अंततः पूर्व नैदानिक कार्य पर बर्बाद होते हैं जो भरोसेमंद पुनरुत्पादकता के मानक को पूरा करने में विफल होते हैं।
इस पैटर्न को ठीक करने के लिए, हमें पहले इसे समझना होगा। हम संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस के वर्तमान अभ्यासों और संस्कृति को पहचानने से शुरू कर सकते हैं। यह पोस्ट प्रयोगात्मक डिज़ाइन और परीक्षण अनुसूची पर चर्चा करेगी ताकि आपके प्रयोगालय में प्रयोगात्मक पुनरुत्पादकता को सुधारने के कई तरीके प्रदान किए जा सकें, न केवल प्रयोगशाला (प्रयोगात्मक परीक्षणों) के भीतर बल्कि प्रयोगशाला के बाहर (खुले विज्ञान डेटा साझाकरण) में। अंत में, आप जानेंगे कि कुछ संसाधन कैसे नमूना डेटा और परीक्षण विषयों को प्राप्त करने की लागत और logística को कम कर सकते हैं।
इसे फिर से करें!
आप अपने अध्ययन की पुनरुत्पादकता में आत्मविश्वास हासिल कर सकते हैं।
आमतौर पर, अधिकांश प्रयोगात्मक डिज़ाइन एक पायलट या परीक्षण अध्ययन के साथ शुरू होते हैं जिसमें नमूना आकार छोटा होता है, प्रयोग की प्रकृति के आधार पर। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में, वह प्रारंभिक नमूना आकार आमतौर पर n < 20 होता है। उनका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि आप जो प्रयोगात्मक प्रभाव देख रहे हैं वह वास्तव में एक संभावित प्रभाव है और यह अतिरिक्त संसाधनों के उपयोग का औचित्य प्रस्तुत करता है जो एक बड़े प्रयोग की आवश्यकता होती है। ये अध्ययन अपने प्रोटोकॉल का परीक्षण और सुधारने के लिए भी महत्वपूर्ण होते हैं।
सामान्यतः, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस के अन्वेषक सांख्यिकीय शक्ति और सबसे छोटे लागत नमूना आकार के बीच संतुलन बनाने का प्रयास कर रहे हैं जिसे पायलट चरण में उचित रूप से प्राप्त किया जा सकता है। इन अध्ययनों का लक्ष्य प्रभाव की उपस्थिति के लिए परिस्थिति-संबंधित सांख्यिकीय प्रमाण प्रदान करना है। ये अध्ययन शोध रिपोर्ट या प्रकाशनों के लिए नहीं बल्कि एक खोज की रेखा को सत्यापित करने, अनुदान वित्तीय आवेदन को सही ठहराने और भविष्य के अध्ययन के लिए आधार बोर्ड के रूप में कार्य करने के लिए हैं।
जब पायलट या परीक्षणात्मक अध्ययन संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगों में पूरे हो जाते हैं, तो अगला कदम है "इसे फिर से चलाना!" विभिन्न मानकों पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, छानबीन को फिर से चलाना पुनरुत्पादकता संकट को दूर करने का एक तरीका है जो संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगात्मक डेटा में है। निम्न सांख्यिकीय शक्ति को आमतौर पर एक बड़े नमूना आकार के साथ पार किया जा सकता है। उचित नमूना आकार निर्धारित करने के लिए, न्यूरोसाइंस जर्नल ने 2020 में ये सिफारिशें की थीं। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में कई अवधारणाओं और सिद्धांतों की तरह, यह आपके प्रयोगों के संदर्भ और इच्छित लक्ष्य पर निर्भर करता है।
फिर, ये प्रारंभिक अध्ययन प्रकाशित शोध रिपोर्ट के रूप में नहीं होते हैं। हालाँकि, कभी-कभी ऐसा लगता है कि ऐसा होता है, और इससे पुनरुत्पादकता संकट होता है।
बड़े नमूना सेट और खुला विज्ञान
जिस प्रभाव को आप देख रहे हैं, उसमें आत्मविश्वास प्राप्त करें कि वह एक वास्तविक प्रभाव है जिसमें व्यावहारिक महत्व है.
पायलट से प्रकाशन के लिए नियोजित प्रयोगात्मक परीक्षणों में आगे बढ़ना आमतौर पर एक न्यूरोसाइंस प्रयोगशाला के अनुसंधान प्रक्रिया में अगला कदम है।
पायलट अध्ययन के कारण, शोधकर्ताओं को अपनी कार्यप्रणाली में आत्मविश्वास होता है और उन्हें एक वास्तविक प्रभाव देखने की संभावना प्रतीत होती है।
इस चरण में, वे:
बड़े नमूना सेट के साथ प्रयोग को डिजाइन करें।
अधिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है।
फिर से प्रयोगात्मक परीक्षण चलाएँ।
यदि सांख्यिकीय परीक्षण महत्वपूर्ण और विरोधाभासी नहीं हैं, तो न्यूरोसाइंटिस्टों को यह सुनिश्चित करने के लिए और भी अधिक सबूत इकट्ठा करने की आवश्यकता है कि वे एक वास्तविक प्रभाव देख रहे हैं।
खुला विज्ञान
अनुसंधान प्रकाशनों में, "खुले विज्ञान" के रूप में संदर्भित एक बढ़ती हुई प्रक्रिया है, जहाँ आँकड़े और विश्लेषण स्क्रिप्ट अनुसंधान विवेचना के साथ प्रकाशन के साथ उपलब्ध होते हैं। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में, ओपन न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए सबसे अच्छे संसाधनों में से एक है न्यूरोसाइंस सूचना ढांचा (NIF; neuinfo.org)।
खुले विज्ञान का सिद्धांत अनुसंधान चक्र के सभी चरणों को शामिल करता है, जिसमें प्रयोगात्मक डेटा संग्रह, प्रसंस्करण, भंडारण और समीक्षा की पारदर्शिता में वृद्धि होगी। खुले विज्ञान में पारदर्शिता का सिद्धांत प्रयोगात्मक डिज़ाइन में भी शामिल है - वैज्ञानिक समुदाय के साथ विवरण साझा करना ताकि न्यूरोसाइंस प्रयोगों की प्रतिकृति और पुनरुत्पादकता में सुधार हो सके। ऐसे तरीके वैज्ञानिकों को उच्च श्रेणी का अनुसंधान करना जारी रखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं और संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में बढ़ते पुनरुत्पादकता संकट का मुकाबला करते हैं।
EmotivLABs जैसी समूह संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस अनुसंधान समुदायों का पोषण कर रहे हैं जो उन्हें अन्य शोधकर्ताओं के साथ प्रयोगात्मक डिज़ाइन साझा करने की अनुमति देते हैं।
जैसे-जैसे पुनरुत्पादकता संकट वैज्ञानिक समुदाय को प्रभावित करता है, उच्च गुणवत्ता, पुनरुत्पादक अनुसंधान अध्ययन की आवश्यकता पहले से कहीं अधिक है। अन्य वैज्ञानिकों द्वारा प्रयोगों को फिर से उत्पादित करने के लिए कई डिज़ाइन विकल्प मौजूद हैं। ये विकल्प न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं को निम्नलिखित अवसर प्रदान करते हैं:
उनका उपयुक्त नमूना आकार निर्धारित करें।
डेटा विश्लेषण के लिए नए, मान्य, विश्वसनीय उपकरणों का उपयोग करें।
सहकर्मियों और वैज्ञानिक नेतृत्व के साथ परामर्श करें।
खुले विज्ञान के मार्गदर्शक सिद्धांतों का त्वरित उपयोग करें।
विविध दूरस्थ स्वयंसेवी समुदाय
एक छोटा नमूना आकार अनुसंधान की वैधता और पुनरुत्पादकता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है क्योंकि कई प्रतिभागियों से उत्पन्न परिणामों को आबादी के बाकी हिस्से पर सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता। ये परिणाम समाज की न्यूरोडाइवर्सिटी को शामिल नहीं करते हैं। इसलिए, दूरस्थ डेटा संग्रह उपकरण समावेशी न्यूरोसाइंस का भविष्य हैं।
EmotivLABs: एक संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस समुदाय का पोषण
EMOTIV से मिलें
2011 में स्थापित, EMOTIV एक सैन फ्रांसिस्को स्थित बायोइनफॉर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और दृश्यकरण का उपयोग कर मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है।
खुले विज्ञान के केंद्र में सहयोग है। Emotiv का मंच और स्टाफ वैज्ञानिक अखंडता और प्रयोगात्मक सख्ती को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखते हैं। हमारा स्केलेबल शोध मंच, EmotivLABs, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंटिस्टों को वैश्विक शोध प्रतिभागियों और अन्वेषकों की एक वैश्विक आबादी के साथ जोड़ता है। न्यूरोसाइंस अनुसंधान की ऐडिटिव रेखीयता को पहचानते हुए, हम शोधकर्ताओं को विस्तृत, बहुआयामी, समृद्ध डेटा सेट प्रदान करते हैं, जिससे आप एक विस्तृत नमूने से सार्थक निष्कर्ष निकाल सकें।
अपने अनुसंधान का नमूना आकार बढ़ाएँ
EmotivLABs पुनरुत्पादकता संकट का मुकाबला करता है, अन्वेषकों को vetted, योग्य शोध प्रतिभागियों से जोड़ता है और भर्तियों का लॉजिस्टिक बोझ हल्का करता है जबकि पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति को सुनिश्चित करता है।
इसकी सुरक्षा सुनिश्चित करें कि आपका कार्य सुरक्षित, परिवर्तनीय और पुनर्प्राप्त करने योग्य है
पुनरुत्पादकता के लिए एक और खतरा विश्लेषणात्मक पुनरुत्पादन है जो परिणामों को मान्य करने के लिए मूल डेटा सेट की आवश्यकता होती है। सुरक्षित भंडारण स्थान ढूंढना और वित्त पोषण करना tedious है। डेटा भंडार के रूप में कार्य करते हुए, EmotivLABs आपके डेटा को सुरक्षित रूप से स्टोर करता है जब प्रतिभागी अपनी रिकॉर्डिंग अपलोड करते हैं। वह डेटा स्वचालित रूप से अपलोड किया जाता है और सभी परिवहन और भंडारण के चरणों में कठोर रूप से एन्क्रिप्ट किया जाता है।
प्रक्रियाओं को सरल बनाना
अन्वेषकों को संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगों को डिज़ाइन करने और शोध अध्ययनों को प्रकाशित करने में मदद करने के लिए जो बड़े वैज्ञानिक समुदाय में योगदान करते हैं, हमने एक मजबूत, सुव्यवस्थित टूलकिट, EmotivPro, विकसित किया है जो नवीन, पुनरुत्पादक प्रयोग उत्पन्न करता है।
हमारी स्पष्ट निर्देश और पारदर्शी विधियाँ एक गाइड के रूप में कार्य करती हैं जिससे अन्वेषक मूल निष्कर्षों की सत्यता की पुष्टि कर सकें। सहज और उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रयोग बिल्डर अन्य शोधकर्ताओं को आपके अध्ययन को पुन: उत्पादित करने के लिए अनुमति देगा। वैकल्पिक रूप से, ये संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं एक अद्वितीय प्रयोग बना सकते हैं, जिससे उन्हें प्रत्येक विवरण को शून्य से तैयार करने की अनुमति मिलती है।
EMOTIV प्रौद्योगिकी
EMOTIV ने न्यूरोसाइंस अनुसंधान के हर चरण का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक सेट डिज़ाइन किया है।
EmotivPRO सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को परीक्षण परिणामों को संसाधित, विश्लेषण और दृश्य बनाने की अनुमति देता है। शोधकर्ता किसी भी प्रतिभागी को जो EMOTIV हेडसेट के साथ अनुसंधान प्रयोग में शामिल होने के लिए आच्छादित हों, के पेशेवर स्तर पर प्रयोग डिज़ाइन कर सकते हैं।
EMOTIV के लिए एक सॉफ़्टवेयर विकास किट (SDK) भी उपलब्ध है ताकि कस्टम ऐप्स, इंटरैक्शन, या प्रयोगात्मक डिज़ाइन को केवल हेडसेट और स्मार्टफोन का उपयोग कर चलाया जा सके।
जैसे-जैसे विज्ञान और व्यावसायिक बाजार न्यूरोसाइंस उपकरणों और विधियों को अपनाते हैं, EMOTIV के कम लागत, उपयोग में सरल EEG प्रणाली का उपयोग किया जा रहा है:
न्यूरोसाइंस अनुसंधान
स्वास्थ्य और कल्याण विपणन पहलों
ऑटोमोटिव उद्योग
न्यूरोमार्केटिंग
उपभोक्ता अनुसंधान
शिक्षा
मनोरंजन सेटिंग्स
इसके अलावा, गुणवत्ता, लागत, और EMOTIV हेडसेट को वैश्विक स्तर पर शिप करने की क्षमता के साथ, शोधकर्ता पात्र व्यक्तियों को भर्ती और नामांकित कर सकते हैं। प्रक्रियाओं के सॉफ़्टवेयर मूल्यांकन के कारण शोधकर्ता डेटा संग्रह प्रक्रिया पर भी भरोसा कर सकते हैं।
क्या आप जानना चाहते हैं कि EmotivLABs प्लेटफ़ॉर्म आपके अनुसंधान के लिए क्या कर सकता है?
EmotivLABS आपको अपने प्रयोग का निर्माण करने, अपने प्रयोग को सुरक्षित और सुरक्षित रूप से तैनात करने, सत्यापित प्रतिभागियों के वैश्विक पैनल से भर्ती करने और एक ही प्लेटफ़ॉर्म से उच्च गुणवत्ता वाले EEG डेटा एकत्र करने की सुविधा देता है। यहाँ क्लिक करें और अधिक जानें या डेमो के लिए अनुरोध करें।
नैरोसाइंस पुनरुत्पादकता संकट को ठीक करने के 3 दृष्टिकोण:
पुनः प्रयोग करने का इरादा रखते हुए परीक्षण अध्ययन चलाएँ।
बड़े नमूना सेट सुनिश्चित करें।
ऑनलाइन स्वयंसेवक समुदायों का उपयोग करके अपने नमूने का विविधीकरण करें।
आधुनिक वैज्ञानिक अनुसंधान में एक अच्छी तरह से वर्णित पुनरुत्पादकता संकट है, खासकर संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में। यानी, नमूना विषयों को प्राप्त करने या एक fMRI जैसे उच्च तकनीक उपकरणों का उपयोग करने की लागत और logística के कारण, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगशालाएं प्रयोगात्मक परीक्षण के परिणामों को बहुत कम पुनः उत्पादित करती हैं।
इस पोस्ट में पुनरुत्पादकता को एक आंतरिक प्रयोगशाला प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें प्रयोगात्मक डिजाइन को पायलट/परीक्षणात्मक प्रयोगों से बड़े, अधिक नियंत्रित प्रयोगात्मक परीक्षणों में ले जाया जाता है जो कई बार चलाए जाएंगे। उचित रूप से डिज़ाइन किए गए प्रयोगों में, प्रत्येक परीक्षण से एकत्रित डेटा और परिणामों को सक्षम होना चाहिए:
एक बड़े डेटा सेट में विलय करना।
एक बड़ा नमूना आकार होना
उच्च सांख्यिकीय शक्ति होनी चाहिए।
ये कारक न्यूरोसाइंस प्रयोगों को प्रकाशित अनुसंधान रिपोर्ट के लिए योग्य बनाते हैं ताकि अन्य लैब संभावित निष्कर्षों की नकल कर सकें। हालाँकि, दुर्भाग्यवश,यह कई कारणों से बहुत थोड़ा हो रहा है.
यह पुनरुत्पादकता संकट विज्ञान के भविष्य को खतरे में डाल रहा है क्योंकि यह उन अध्ययनों पर समय, प्रयास, संसाधन और विशेषज्ञता बर्बाद कर रहा है जिन्हें पुनः उत्पादित नहीं किया जाएगा। पुनरुत्पादन के बिना, "महान" अध्ययन किंवदंती में समाप्त हो जाते हैं और वादे के अनुसार दुनिया पर कभी असर डालते हैं। हेमेटोलॉजी और ऑन्कोलॉजी अनुसंधान के उपाध्यक्ष द्वारा एक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट ने अनुमान लगाया कि पुनरुत्पादकता की कमी से केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में हर साल 28 अरब डॉलर का नुकसान होता है। ये धन अंततः पूर्व नैदानिक कार्य पर बर्बाद होते हैं जो भरोसेमंद पुनरुत्पादकता के मानक को पूरा करने में विफल होते हैं।
इस पैटर्न को ठीक करने के लिए, हमें पहले इसे समझना होगा। हम संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस के वर्तमान अभ्यासों और संस्कृति को पहचानने से शुरू कर सकते हैं। यह पोस्ट प्रयोगात्मक डिज़ाइन और परीक्षण अनुसूची पर चर्चा करेगी ताकि आपके प्रयोगालय में प्रयोगात्मक पुनरुत्पादकता को सुधारने के कई तरीके प्रदान किए जा सकें, न केवल प्रयोगशाला (प्रयोगात्मक परीक्षणों) के भीतर बल्कि प्रयोगशाला के बाहर (खुले विज्ञान डेटा साझाकरण) में। अंत में, आप जानेंगे कि कुछ संसाधन कैसे नमूना डेटा और परीक्षण विषयों को प्राप्त करने की लागत और logística को कम कर सकते हैं।
इसे फिर से करें!
आप अपने अध्ययन की पुनरुत्पादकता में आत्मविश्वास हासिल कर सकते हैं।
आमतौर पर, अधिकांश प्रयोगात्मक डिज़ाइन एक पायलट या परीक्षण अध्ययन के साथ शुरू होते हैं जिसमें नमूना आकार छोटा होता है, प्रयोग की प्रकृति के आधार पर। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में, वह प्रारंभिक नमूना आकार आमतौर पर n < 20 होता है। उनका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि आप जो प्रयोगात्मक प्रभाव देख रहे हैं वह वास्तव में एक संभावित प्रभाव है और यह अतिरिक्त संसाधनों के उपयोग का औचित्य प्रस्तुत करता है जो एक बड़े प्रयोग की आवश्यकता होती है। ये अध्ययन अपने प्रोटोकॉल का परीक्षण और सुधारने के लिए भी महत्वपूर्ण होते हैं।
सामान्यतः, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस के अन्वेषक सांख्यिकीय शक्ति और सबसे छोटे लागत नमूना आकार के बीच संतुलन बनाने का प्रयास कर रहे हैं जिसे पायलट चरण में उचित रूप से प्राप्त किया जा सकता है। इन अध्ययनों का लक्ष्य प्रभाव की उपस्थिति के लिए परिस्थिति-संबंधित सांख्यिकीय प्रमाण प्रदान करना है। ये अध्ययन शोध रिपोर्ट या प्रकाशनों के लिए नहीं बल्कि एक खोज की रेखा को सत्यापित करने, अनुदान वित्तीय आवेदन को सही ठहराने और भविष्य के अध्ययन के लिए आधार बोर्ड के रूप में कार्य करने के लिए हैं।
जब पायलट या परीक्षणात्मक अध्ययन संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगों में पूरे हो जाते हैं, तो अगला कदम है "इसे फिर से चलाना!" विभिन्न मानकों पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, छानबीन को फिर से चलाना पुनरुत्पादकता संकट को दूर करने का एक तरीका है जो संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगात्मक डेटा में है। निम्न सांख्यिकीय शक्ति को आमतौर पर एक बड़े नमूना आकार के साथ पार किया जा सकता है। उचित नमूना आकार निर्धारित करने के लिए, न्यूरोसाइंस जर्नल ने 2020 में ये सिफारिशें की थीं। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में कई अवधारणाओं और सिद्धांतों की तरह, यह आपके प्रयोगों के संदर्भ और इच्छित लक्ष्य पर निर्भर करता है।
फिर, ये प्रारंभिक अध्ययन प्रकाशित शोध रिपोर्ट के रूप में नहीं होते हैं। हालाँकि, कभी-कभी ऐसा लगता है कि ऐसा होता है, और इससे पुनरुत्पादकता संकट होता है।
बड़े नमूना सेट और खुला विज्ञान
जिस प्रभाव को आप देख रहे हैं, उसमें आत्मविश्वास प्राप्त करें कि वह एक वास्तविक प्रभाव है जिसमें व्यावहारिक महत्व है.
पायलट से प्रकाशन के लिए नियोजित प्रयोगात्मक परीक्षणों में आगे बढ़ना आमतौर पर एक न्यूरोसाइंस प्रयोगशाला के अनुसंधान प्रक्रिया में अगला कदम है।
पायलट अध्ययन के कारण, शोधकर्ताओं को अपनी कार्यप्रणाली में आत्मविश्वास होता है और उन्हें एक वास्तविक प्रभाव देखने की संभावना प्रतीत होती है।
इस चरण में, वे:
बड़े नमूना सेट के साथ प्रयोग को डिजाइन करें।
अधिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है।
फिर से प्रयोगात्मक परीक्षण चलाएँ।
यदि सांख्यिकीय परीक्षण महत्वपूर्ण और विरोधाभासी नहीं हैं, तो न्यूरोसाइंटिस्टों को यह सुनिश्चित करने के लिए और भी अधिक सबूत इकट्ठा करने की आवश्यकता है कि वे एक वास्तविक प्रभाव देख रहे हैं।
खुला विज्ञान
अनुसंधान प्रकाशनों में, "खुले विज्ञान" के रूप में संदर्भित एक बढ़ती हुई प्रक्रिया है, जहाँ आँकड़े और विश्लेषण स्क्रिप्ट अनुसंधान विवेचना के साथ प्रकाशन के साथ उपलब्ध होते हैं। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में, ओपन न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए सबसे अच्छे संसाधनों में से एक है न्यूरोसाइंस सूचना ढांचा (NIF; neuinfo.org)।
खुले विज्ञान का सिद्धांत अनुसंधान चक्र के सभी चरणों को शामिल करता है, जिसमें प्रयोगात्मक डेटा संग्रह, प्रसंस्करण, भंडारण और समीक्षा की पारदर्शिता में वृद्धि होगी। खुले विज्ञान में पारदर्शिता का सिद्धांत प्रयोगात्मक डिज़ाइन में भी शामिल है - वैज्ञानिक समुदाय के साथ विवरण साझा करना ताकि न्यूरोसाइंस प्रयोगों की प्रतिकृति और पुनरुत्पादकता में सुधार हो सके। ऐसे तरीके वैज्ञानिकों को उच्च श्रेणी का अनुसंधान करना जारी रखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं और संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में बढ़ते पुनरुत्पादकता संकट का मुकाबला करते हैं।
EmotivLABs जैसी समूह संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस अनुसंधान समुदायों का पोषण कर रहे हैं जो उन्हें अन्य शोधकर्ताओं के साथ प्रयोगात्मक डिज़ाइन साझा करने की अनुमति देते हैं।
जैसे-जैसे पुनरुत्पादकता संकट वैज्ञानिक समुदाय को प्रभावित करता है, उच्च गुणवत्ता, पुनरुत्पादक अनुसंधान अध्ययन की आवश्यकता पहले से कहीं अधिक है। अन्य वैज्ञानिकों द्वारा प्रयोगों को फिर से उत्पादित करने के लिए कई डिज़ाइन विकल्प मौजूद हैं। ये विकल्प न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं को निम्नलिखित अवसर प्रदान करते हैं:
उनका उपयुक्त नमूना आकार निर्धारित करें।
डेटा विश्लेषण के लिए नए, मान्य, विश्वसनीय उपकरणों का उपयोग करें।
सहकर्मियों और वैज्ञानिक नेतृत्व के साथ परामर्श करें।
खुले विज्ञान के मार्गदर्शक सिद्धांतों का त्वरित उपयोग करें।
विविध दूरस्थ स्वयंसेवी समुदाय
एक छोटा नमूना आकार अनुसंधान की वैधता और पुनरुत्पादकता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है क्योंकि कई प्रतिभागियों से उत्पन्न परिणामों को आबादी के बाकी हिस्से पर सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता। ये परिणाम समाज की न्यूरोडाइवर्सिटी को शामिल नहीं करते हैं। इसलिए, दूरस्थ डेटा संग्रह उपकरण समावेशी न्यूरोसाइंस का भविष्य हैं।
EmotivLABs: एक संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस समुदाय का पोषण
EMOTIV से मिलें
2011 में स्थापित, EMOTIV एक सैन फ्रांसिस्को स्थित बायोइनफॉर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और दृश्यकरण का उपयोग कर मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है।
खुले विज्ञान के केंद्र में सहयोग है। Emotiv का मंच और स्टाफ वैज्ञानिक अखंडता और प्रयोगात्मक सख्ती को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखते हैं। हमारा स्केलेबल शोध मंच, EmotivLABs, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंटिस्टों को वैश्विक शोध प्रतिभागियों और अन्वेषकों की एक वैश्विक आबादी के साथ जोड़ता है। न्यूरोसाइंस अनुसंधान की ऐडिटिव रेखीयता को पहचानते हुए, हम शोधकर्ताओं को विस्तृत, बहुआयामी, समृद्ध डेटा सेट प्रदान करते हैं, जिससे आप एक विस्तृत नमूने से सार्थक निष्कर्ष निकाल सकें।
अपने अनुसंधान का नमूना आकार बढ़ाएँ
EmotivLABs पुनरुत्पादकता संकट का मुकाबला करता है, अन्वेषकों को vetted, योग्य शोध प्रतिभागियों से जोड़ता है और भर्तियों का लॉजिस्टिक बोझ हल्का करता है जबकि पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति को सुनिश्चित करता है।
इसकी सुरक्षा सुनिश्चित करें कि आपका कार्य सुरक्षित, परिवर्तनीय और पुनर्प्राप्त करने योग्य है
पुनरुत्पादकता के लिए एक और खतरा विश्लेषणात्मक पुनरुत्पादन है जो परिणामों को मान्य करने के लिए मूल डेटा सेट की आवश्यकता होती है। सुरक्षित भंडारण स्थान ढूंढना और वित्त पोषण करना tedious है। डेटा भंडार के रूप में कार्य करते हुए, EmotivLABs आपके डेटा को सुरक्षित रूप से स्टोर करता है जब प्रतिभागी अपनी रिकॉर्डिंग अपलोड करते हैं। वह डेटा स्वचालित रूप से अपलोड किया जाता है और सभी परिवहन और भंडारण के चरणों में कठोर रूप से एन्क्रिप्ट किया जाता है।
प्रक्रियाओं को सरल बनाना
अन्वेषकों को संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगों को डिज़ाइन करने और शोध अध्ययनों को प्रकाशित करने में मदद करने के लिए जो बड़े वैज्ञानिक समुदाय में योगदान करते हैं, हमने एक मजबूत, सुव्यवस्थित टूलकिट, EmotivPro, विकसित किया है जो नवीन, पुनरुत्पादक प्रयोग उत्पन्न करता है।
हमारी स्पष्ट निर्देश और पारदर्शी विधियाँ एक गाइड के रूप में कार्य करती हैं जिससे अन्वेषक मूल निष्कर्षों की सत्यता की पुष्टि कर सकें। सहज और उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रयोग बिल्डर अन्य शोधकर्ताओं को आपके अध्ययन को पुन: उत्पादित करने के लिए अनुमति देगा। वैकल्पिक रूप से, ये संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं एक अद्वितीय प्रयोग बना सकते हैं, जिससे उन्हें प्रत्येक विवरण को शून्य से तैयार करने की अनुमति मिलती है।
EMOTIV प्रौद्योगिकी
EMOTIV ने न्यूरोसाइंस अनुसंधान के हर चरण का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक सेट डिज़ाइन किया है।
EmotivPRO सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को परीक्षण परिणामों को संसाधित, विश्लेषण और दृश्य बनाने की अनुमति देता है। शोधकर्ता किसी भी प्रतिभागी को जो EMOTIV हेडसेट के साथ अनुसंधान प्रयोग में शामिल होने के लिए आच्छादित हों, के पेशेवर स्तर पर प्रयोग डिज़ाइन कर सकते हैं।
EMOTIV के लिए एक सॉफ़्टवेयर विकास किट (SDK) भी उपलब्ध है ताकि कस्टम ऐप्स, इंटरैक्शन, या प्रयोगात्मक डिज़ाइन को केवल हेडसेट और स्मार्टफोन का उपयोग कर चलाया जा सके।
जैसे-जैसे विज्ञान और व्यावसायिक बाजार न्यूरोसाइंस उपकरणों और विधियों को अपनाते हैं, EMOTIV के कम लागत, उपयोग में सरल EEG प्रणाली का उपयोग किया जा रहा है:
न्यूरोसाइंस अनुसंधान
स्वास्थ्य और कल्याण विपणन पहलों
ऑटोमोटिव उद्योग
न्यूरोमार्केटिंग
उपभोक्ता अनुसंधान
शिक्षा
मनोरंजन सेटिंग्स
इसके अलावा, गुणवत्ता, लागत, और EMOTIV हेडसेट को वैश्विक स्तर पर शिप करने की क्षमता के साथ, शोधकर्ता पात्र व्यक्तियों को भर्ती और नामांकित कर सकते हैं। प्रक्रियाओं के सॉफ़्टवेयर मूल्यांकन के कारण शोधकर्ता डेटा संग्रह प्रक्रिया पर भी भरोसा कर सकते हैं।
क्या आप जानना चाहते हैं कि EmotivLABs प्लेटफ़ॉर्म आपके अनुसंधान के लिए क्या कर सकता है?
EmotivLABS आपको अपने प्रयोग का निर्माण करने, अपने प्रयोग को सुरक्षित और सुरक्षित रूप से तैनात करने, सत्यापित प्रतिभागियों के वैश्विक पैनल से भर्ती करने और एक ही प्लेटफ़ॉर्म से उच्च गुणवत्ता वाले EEG डेटा एकत्र करने की सुविधा देता है। यहाँ क्लिक करें और अधिक जानें या डेमो के लिए अनुरोध करें।
नैरोसाइंस पुनरुत्पादकता संकट को ठीक करने के 3 दृष्टिकोण:
पुनः प्रयोग करने का इरादा रखते हुए परीक्षण अध्ययन चलाएँ।
बड़े नमूना सेट सुनिश्चित करें।
ऑनलाइन स्वयंसेवक समुदायों का उपयोग करके अपने नमूने का विविधीकरण करें।
आधुनिक वैज्ञानिक अनुसंधान में एक अच्छी तरह से वर्णित पुनरुत्पादकता संकट है, खासकर संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में। यानी, नमूना विषयों को प्राप्त करने या एक fMRI जैसे उच्च तकनीक उपकरणों का उपयोग करने की लागत और logística के कारण, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगशालाएं प्रयोगात्मक परीक्षण के परिणामों को बहुत कम पुनः उत्पादित करती हैं।
इस पोस्ट में पुनरुत्पादकता को एक आंतरिक प्रयोगशाला प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें प्रयोगात्मक डिजाइन को पायलट/परीक्षणात्मक प्रयोगों से बड़े, अधिक नियंत्रित प्रयोगात्मक परीक्षणों में ले जाया जाता है जो कई बार चलाए जाएंगे। उचित रूप से डिज़ाइन किए गए प्रयोगों में, प्रत्येक परीक्षण से एकत्रित डेटा और परिणामों को सक्षम होना चाहिए:
एक बड़े डेटा सेट में विलय करना।
एक बड़ा नमूना आकार होना
उच्च सांख्यिकीय शक्ति होनी चाहिए।
ये कारक न्यूरोसाइंस प्रयोगों को प्रकाशित अनुसंधान रिपोर्ट के लिए योग्य बनाते हैं ताकि अन्य लैब संभावित निष्कर्षों की नकल कर सकें। हालाँकि, दुर्भाग्यवश,यह कई कारणों से बहुत थोड़ा हो रहा है.
यह पुनरुत्पादकता संकट विज्ञान के भविष्य को खतरे में डाल रहा है क्योंकि यह उन अध्ययनों पर समय, प्रयास, संसाधन और विशेषज्ञता बर्बाद कर रहा है जिन्हें पुनः उत्पादित नहीं किया जाएगा। पुनरुत्पादन के बिना, "महान" अध्ययन किंवदंती में समाप्त हो जाते हैं और वादे के अनुसार दुनिया पर कभी असर डालते हैं। हेमेटोलॉजी और ऑन्कोलॉजी अनुसंधान के उपाध्यक्ष द्वारा एक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट ने अनुमान लगाया कि पुनरुत्पादकता की कमी से केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में हर साल 28 अरब डॉलर का नुकसान होता है। ये धन अंततः पूर्व नैदानिक कार्य पर बर्बाद होते हैं जो भरोसेमंद पुनरुत्पादकता के मानक को पूरा करने में विफल होते हैं।
इस पैटर्न को ठीक करने के लिए, हमें पहले इसे समझना होगा। हम संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस के वर्तमान अभ्यासों और संस्कृति को पहचानने से शुरू कर सकते हैं। यह पोस्ट प्रयोगात्मक डिज़ाइन और परीक्षण अनुसूची पर चर्चा करेगी ताकि आपके प्रयोगालय में प्रयोगात्मक पुनरुत्पादकता को सुधारने के कई तरीके प्रदान किए जा सकें, न केवल प्रयोगशाला (प्रयोगात्मक परीक्षणों) के भीतर बल्कि प्रयोगशाला के बाहर (खुले विज्ञान डेटा साझाकरण) में। अंत में, आप जानेंगे कि कुछ संसाधन कैसे नमूना डेटा और परीक्षण विषयों को प्राप्त करने की लागत और logística को कम कर सकते हैं।
इसे फिर से करें!
आप अपने अध्ययन की पुनरुत्पादकता में आत्मविश्वास हासिल कर सकते हैं।
आमतौर पर, अधिकांश प्रयोगात्मक डिज़ाइन एक पायलट या परीक्षण अध्ययन के साथ शुरू होते हैं जिसमें नमूना आकार छोटा होता है, प्रयोग की प्रकृति के आधार पर। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में, वह प्रारंभिक नमूना आकार आमतौर पर n < 20 होता है। उनका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि आप जो प्रयोगात्मक प्रभाव देख रहे हैं वह वास्तव में एक संभावित प्रभाव है और यह अतिरिक्त संसाधनों के उपयोग का औचित्य प्रस्तुत करता है जो एक बड़े प्रयोग की आवश्यकता होती है। ये अध्ययन अपने प्रोटोकॉल का परीक्षण और सुधारने के लिए भी महत्वपूर्ण होते हैं।
सामान्यतः, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस के अन्वेषक सांख्यिकीय शक्ति और सबसे छोटे लागत नमूना आकार के बीच संतुलन बनाने का प्रयास कर रहे हैं जिसे पायलट चरण में उचित रूप से प्राप्त किया जा सकता है। इन अध्ययनों का लक्ष्य प्रभाव की उपस्थिति के लिए परिस्थिति-संबंधित सांख्यिकीय प्रमाण प्रदान करना है। ये अध्ययन शोध रिपोर्ट या प्रकाशनों के लिए नहीं बल्कि एक खोज की रेखा को सत्यापित करने, अनुदान वित्तीय आवेदन को सही ठहराने और भविष्य के अध्ययन के लिए आधार बोर्ड के रूप में कार्य करने के लिए हैं।
जब पायलट या परीक्षणात्मक अध्ययन संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगों में पूरे हो जाते हैं, तो अगला कदम है "इसे फिर से चलाना!" विभिन्न मानकों पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, छानबीन को फिर से चलाना पुनरुत्पादकता संकट को दूर करने का एक तरीका है जो संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगात्मक डेटा में है। निम्न सांख्यिकीय शक्ति को आमतौर पर एक बड़े नमूना आकार के साथ पार किया जा सकता है। उचित नमूना आकार निर्धारित करने के लिए, न्यूरोसाइंस जर्नल ने 2020 में ये सिफारिशें की थीं। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में कई अवधारणाओं और सिद्धांतों की तरह, यह आपके प्रयोगों के संदर्भ और इच्छित लक्ष्य पर निर्भर करता है।
फिर, ये प्रारंभिक अध्ययन प्रकाशित शोध रिपोर्ट के रूप में नहीं होते हैं। हालाँकि, कभी-कभी ऐसा लगता है कि ऐसा होता है, और इससे पुनरुत्पादकता संकट होता है।
बड़े नमूना सेट और खुला विज्ञान
जिस प्रभाव को आप देख रहे हैं, उसमें आत्मविश्वास प्राप्त करें कि वह एक वास्तविक प्रभाव है जिसमें व्यावहारिक महत्व है.
पायलट से प्रकाशन के लिए नियोजित प्रयोगात्मक परीक्षणों में आगे बढ़ना आमतौर पर एक न्यूरोसाइंस प्रयोगशाला के अनुसंधान प्रक्रिया में अगला कदम है।
पायलट अध्ययन के कारण, शोधकर्ताओं को अपनी कार्यप्रणाली में आत्मविश्वास होता है और उन्हें एक वास्तविक प्रभाव देखने की संभावना प्रतीत होती है।
इस चरण में, वे:
बड़े नमूना सेट के साथ प्रयोग को डिजाइन करें।
अधिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है।
फिर से प्रयोगात्मक परीक्षण चलाएँ।
यदि सांख्यिकीय परीक्षण महत्वपूर्ण और विरोधाभासी नहीं हैं, तो न्यूरोसाइंटिस्टों को यह सुनिश्चित करने के लिए और भी अधिक सबूत इकट्ठा करने की आवश्यकता है कि वे एक वास्तविक प्रभाव देख रहे हैं।
खुला विज्ञान
अनुसंधान प्रकाशनों में, "खुले विज्ञान" के रूप में संदर्भित एक बढ़ती हुई प्रक्रिया है, जहाँ आँकड़े और विश्लेषण स्क्रिप्ट अनुसंधान विवेचना के साथ प्रकाशन के साथ उपलब्ध होते हैं। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में, ओपन न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए सबसे अच्छे संसाधनों में से एक है न्यूरोसाइंस सूचना ढांचा (NIF; neuinfo.org)।
खुले विज्ञान का सिद्धांत अनुसंधान चक्र के सभी चरणों को शामिल करता है, जिसमें प्रयोगात्मक डेटा संग्रह, प्रसंस्करण, भंडारण और समीक्षा की पारदर्शिता में वृद्धि होगी। खुले विज्ञान में पारदर्शिता का सिद्धांत प्रयोगात्मक डिज़ाइन में भी शामिल है - वैज्ञानिक समुदाय के साथ विवरण साझा करना ताकि न्यूरोसाइंस प्रयोगों की प्रतिकृति और पुनरुत्पादकता में सुधार हो सके। ऐसे तरीके वैज्ञानिकों को उच्च श्रेणी का अनुसंधान करना जारी रखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं और संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में बढ़ते पुनरुत्पादकता संकट का मुकाबला करते हैं।
EmotivLABs जैसी समूह संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस अनुसंधान समुदायों का पोषण कर रहे हैं जो उन्हें अन्य शोधकर्ताओं के साथ प्रयोगात्मक डिज़ाइन साझा करने की अनुमति देते हैं।
जैसे-जैसे पुनरुत्पादकता संकट वैज्ञानिक समुदाय को प्रभावित करता है, उच्च गुणवत्ता, पुनरुत्पादक अनुसंधान अध्ययन की आवश्यकता पहले से कहीं अधिक है। अन्य वैज्ञानिकों द्वारा प्रयोगों को फिर से उत्पादित करने के लिए कई डिज़ाइन विकल्प मौजूद हैं। ये विकल्प न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं को निम्नलिखित अवसर प्रदान करते हैं:
उनका उपयुक्त नमूना आकार निर्धारित करें।
डेटा विश्लेषण के लिए नए, मान्य, विश्वसनीय उपकरणों का उपयोग करें।
सहकर्मियों और वैज्ञानिक नेतृत्व के साथ परामर्श करें।
खुले विज्ञान के मार्गदर्शक सिद्धांतों का त्वरित उपयोग करें।
विविध दूरस्थ स्वयंसेवी समुदाय
एक छोटा नमूना आकार अनुसंधान की वैधता और पुनरुत्पादकता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है क्योंकि कई प्रतिभागियों से उत्पन्न परिणामों को आबादी के बाकी हिस्से पर सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता। ये परिणाम समाज की न्यूरोडाइवर्सिटी को शामिल नहीं करते हैं। इसलिए, दूरस्थ डेटा संग्रह उपकरण समावेशी न्यूरोसाइंस का भविष्य हैं।
EmotivLABs: एक संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस समुदाय का पोषण
EMOTIV से मिलें
2011 में स्थापित, EMOTIV एक सैन फ्रांसिस्को स्थित बायोइनफॉर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और दृश्यकरण का उपयोग कर मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है।
खुले विज्ञान के केंद्र में सहयोग है। Emotiv का मंच और स्टाफ वैज्ञानिक अखंडता और प्रयोगात्मक सख्ती को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखते हैं। हमारा स्केलेबल शोध मंच, EmotivLABs, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंटिस्टों को वैश्विक शोध प्रतिभागियों और अन्वेषकों की एक वैश्विक आबादी के साथ जोड़ता है। न्यूरोसाइंस अनुसंधान की ऐडिटिव रेखीयता को पहचानते हुए, हम शोधकर्ताओं को विस्तृत, बहुआयामी, समृद्ध डेटा सेट प्रदान करते हैं, जिससे आप एक विस्तृत नमूने से सार्थक निष्कर्ष निकाल सकें।
अपने अनुसंधान का नमूना आकार बढ़ाएँ
EmotivLABs पुनरुत्पादकता संकट का मुकाबला करता है, अन्वेषकों को vetted, योग्य शोध प्रतिभागियों से जोड़ता है और भर्तियों का लॉजिस्टिक बोझ हल्का करता है जबकि पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति को सुनिश्चित करता है।
इसकी सुरक्षा सुनिश्चित करें कि आपका कार्य सुरक्षित, परिवर्तनीय और पुनर्प्राप्त करने योग्य है
पुनरुत्पादकता के लिए एक और खतरा विश्लेषणात्मक पुनरुत्पादन है जो परिणामों को मान्य करने के लिए मूल डेटा सेट की आवश्यकता होती है। सुरक्षित भंडारण स्थान ढूंढना और वित्त पोषण करना tedious है। डेटा भंडार के रूप में कार्य करते हुए, EmotivLABs आपके डेटा को सुरक्षित रूप से स्टोर करता है जब प्रतिभागी अपनी रिकॉर्डिंग अपलोड करते हैं। वह डेटा स्वचालित रूप से अपलोड किया जाता है और सभी परिवहन और भंडारण के चरणों में कठोर रूप से एन्क्रिप्ट किया जाता है।
प्रक्रियाओं को सरल बनाना
अन्वेषकों को संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगों को डिज़ाइन करने और शोध अध्ययनों को प्रकाशित करने में मदद करने के लिए जो बड़े वैज्ञानिक समुदाय में योगदान करते हैं, हमने एक मजबूत, सुव्यवस्थित टूलकिट, EmotivPro, विकसित किया है जो नवीन, पुनरुत्पादक प्रयोग उत्पन्न करता है।
हमारी स्पष्ट निर्देश और पारदर्शी विधियाँ एक गाइड के रूप में कार्य करती हैं जिससे अन्वेषक मूल निष्कर्षों की सत्यता की पुष्टि कर सकें। सहज और उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रयोग बिल्डर अन्य शोधकर्ताओं को आपके अध्ययन को पुन: उत्पादित करने के लिए अनुमति देगा। वैकल्पिक रूप से, ये संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं एक अद्वितीय प्रयोग बना सकते हैं, जिससे उन्हें प्रत्येक विवरण को शून्य से तैयार करने की अनुमति मिलती है।
EMOTIV प्रौद्योगिकी
EMOTIV ने न्यूरोसाइंस अनुसंधान के हर चरण का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक सेट डिज़ाइन किया है।
EmotivPRO सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को परीक्षण परिणामों को संसाधित, विश्लेषण और दृश्य बनाने की अनुमति देता है। शोधकर्ता किसी भी प्रतिभागी को जो EMOTIV हेडसेट के साथ अनुसंधान प्रयोग में शामिल होने के लिए आच्छादित हों, के पेशेवर स्तर पर प्रयोग डिज़ाइन कर सकते हैं।
EMOTIV के लिए एक सॉफ़्टवेयर विकास किट (SDK) भी उपलब्ध है ताकि कस्टम ऐप्स, इंटरैक्शन, या प्रयोगात्मक डिज़ाइन को केवल हेडसेट और स्मार्टफोन का उपयोग कर चलाया जा सके।
जैसे-जैसे विज्ञान और व्यावसायिक बाजार न्यूरोसाइंस उपकरणों और विधियों को अपनाते हैं, EMOTIV के कम लागत, उपयोग में सरल EEG प्रणाली का उपयोग किया जा रहा है:
न्यूरोसाइंस अनुसंधान
स्वास्थ्य और कल्याण विपणन पहलों
ऑटोमोटिव उद्योग
न्यूरोमार्केटिंग
उपभोक्ता अनुसंधान
शिक्षा
मनोरंजन सेटिंग्स
इसके अलावा, गुणवत्ता, लागत, और EMOTIV हेडसेट को वैश्विक स्तर पर शिप करने की क्षमता के साथ, शोधकर्ता पात्र व्यक्तियों को भर्ती और नामांकित कर सकते हैं। प्रक्रियाओं के सॉफ़्टवेयर मूल्यांकन के कारण शोधकर्ता डेटा संग्रह प्रक्रिया पर भी भरोसा कर सकते हैं।
क्या आप जानना चाहते हैं कि EmotivLABs प्लेटफ़ॉर्म आपके अनुसंधान के लिए क्या कर सकता है?
EmotivLABS आपको अपने प्रयोग का निर्माण करने, अपने प्रयोग को सुरक्षित और सुरक्षित रूप से तैनात करने, सत्यापित प्रतिभागियों के वैश्विक पैनल से भर्ती करने और एक ही प्लेटफ़ॉर्म से उच्च गुणवत्ता वाले EEG डेटा एकत्र करने की सुविधा देता है। यहाँ क्लिक करें और अधिक जानें या डेमो के लिए अनुरोध करें।
