Reproducibilidad científica: herramientas para una investigación sólida

La ciencia moderna se enfrenta a una crisis de reproducibilidad, donde los flujos de trabajo de investigación tradicionales a menudo conducen a hallazgos que son difíciles o imposibles de replicar.Este curso le presenta los principios y herramientas esenciales necesarios para garantizar que su investigación científica sea transparente, confiable y robusta. Usted pasará de los métodos de investigación estándar a los flujos de trabajo de ciencia abierta altamente creíbles, aprendiendo a identificar obstáculos sistémicos en la publicación científica y el análisis de datos. A través de explicaciones escritas y ejemplos basados en código, obtendrá las habilidades para estructurar sus datos, pre-registrar sus hipótesis y compartir sus hallazgos de una manera que resista un escrutinio riguroso. Lo que aprenderás: - Entender las causas fundamentales de la crisis de reproducibilidad científica y cómo prevenirlas. - Implementar informes de pre-registro y registro para eliminar sesgos de publicación. - Aplique un control de versiones moderno con Git para rastrear y compartir su código científico. - Gestionar datos y entornos de investigación utilizando repositorios de ciencia abierta y entorno gráfico. - Evaluar las limitaciones y fortalezas de las herramientas estadísticas y analíticas actuales. - Diseña flujos de trabajo transparentes que permitan a otros investigadores verificar fácilmente tus hallazgos. El plan de estudios comienza con los conceptos fundamentales de la ciencia abierta y los obstáculos sistémicos en la investigación tradicional, y luego avanzará a través de guías prácticas escritas sobre control de versiones, gestión de datos y metodologías de preregistro, concluyendo con evaluaciones críticas de herramientas científicas modernas. Este curso está diseñado para investigadores principiantes, estudiantes y asistentes de laboratorio en las ciencias cognitivas, conductuales y de la vida que desean construir una base en prácticas científicas robustas.No se requiere experiencia previa con herramientas de ciencia abierta.Comience su viaje hacia la investigación científica transparente y de alto impacto hoy.