[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91%E1%BB%99%20t%C3%A1i%20l%E1%BA%ADp{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_%C4%91%E1%BB%99%20t%C3%A1i%20l%E1%BA%ADp":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":17,"englishTitle":18,"synonyms":19,"definition":23,"discipline":24,"references":25,"faqs":59,"createUser":72,"publishUser":76,"keywords":80,"keywordCount":91,"enrichTopicLink":92,"status":93,"createTime":94,"updateTime":95,"publishTime":96,"linkEnrichedTime":97,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":98,"wikidataId":10,"relateTopics":99},"độ tái lập","Độ tái lập là gì? Các cấp độ và khủng hoảng tái lập khoa học","Độ tái lập là gì? Tìm hiểu 3 cấp độ tái lập, nguyên nhân khủng hoảng độ tái lập trong nghiên cứu khoa học và giải pháp từ phong trào khoa học mở.","\u003Cp>Độ tái lập (reproducibility) là nguyên lý nền tảng của phương pháp luận khoa học, biểu thị khả năng đạt được các kết quả thực nghiệm, dữ liệu định lượng hoặc kết luận suy luận nhất quán khi một quy trình nghiên cứu được tiến hành lặp lại theo những điều kiện xác định. Khả năng tự kiểm chứng và tái lập độc lập tạo nên ranh giới cốt lõi phân định giữa tri thức khoa học vững chắc với những giả định chủ quan hay ngụy khoa học. Bài viết này trình bày hệ thống về định nghĩa và các cấp độ phân loại độ tái lập, thực trạng khủng hoảng độ tái lập qua các khảo sát và dự án thực nghiệm quy mô lớn, các yếu tố mang tính hệ thống làm xói mòn độ tin cậy khoa học, cùng những sáng kiến cải cách thực hành nghiên cứu trong kỷ nguyên khoa học mở.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Bản chất khoa học và phân loại các cấp độ tái lập\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong thực hành nghiên cứu hiện đại, thuật ngữ độ tái lập thường bị sử dụng đồng nhất hoặc nhầm lẫn với các khái niệm liên quan như độ lặp lại hay độ vững chắc. Để chuẩn hóa thuật ngữ học thuật trên phạm vi quốc tế, Goodman, Fanelli và Ioannidis (2016) trên tạp chí Science Translational Medicine đã đề xuất một khung phân loại tường minh gồm 3 cấp độ độ tái lập mang tính phân tầng:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Độ tái lập phương pháp (methods reproducibility):\u003C\u002Fstrong> Chỉ khả năng cung cấp đầy đủ và minh bạch toàn bộ dữ liệu thô, giao thức thực nghiệm, quy trình tiền xử lý, thuật toán và mã nguồn phân tích để một nhóm nghiên cứu độc lập khác có thể chạy lại chính xác quy trình tính toán ban đầu trên cùng tập dữ liệu và thu được kết quả đồng nhất hoàn toàn. Đây là cấp độ cơ bản nhất, phản ánh tính minh bạch kỹ thuật của công trình khoa học.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Độ tái lập kết quả (results reproducibility):\u003C\u002Fstrong> Chỉ khả năng đạt được các phát hiện hoặc kết quả đo lường có ý nghĩa tương tự khi tiến hành một nghiên cứu mới độc lập, thu thập tập dữ liệu mới hoàn toàn nhưng tuân thủ nghiêm ngặt quy trình và phương pháp luận của nghiên cứu ban đầu. Khái niệm này tương đương với thuật ngữ nghiên cứu lặp lại độc lập (replication) trong thực hành phương pháp luận khoa học.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Độ tái lập suy luận (inferential reproducibility):\u003C\u002Fstrong> Chỉ khả năng đưa ra các kết luận lý thuyết, diễn giải khoa học hoặc khuyến nghị chính sách tương đồng từ cùng một tập dữ liệu hoặc từ các nghiên cứu độc lập khác nhau, dù các nhóm nghiên cứu có thể sử dụng các mô hình thống kê hoặc góc nhìn phân tích không hoàn toàn giống nhau.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Bảng dưới đây tổng hợp các đặc tính phân biệt, yêu cầu dữ liệu và thách thức chính của ba cấp độ độ tái lập nêu trên:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>Cấp độ độ tái lập\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Yêu cầu về dữ liệu\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Tiêu chí xác nhận\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Rào cản và thách thức chủ yếu\u003C\u002Fth>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Fthead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Độ tái lập phương pháp\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Dữ liệu gốc và mã nguồn ban đầu\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Tạo ra kết quả tính toán y hệt từ quy trình có sẵn\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Mã nguồn bị lỗi thời, thiếu siêu dữ liệu hoặc không công khai mã nguồn\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Độ tái lập kết quả\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Thu thập tập {{topic|%7B%22topic%22%3A%22d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20th%E1%BB%B1c%20nghi%E1%BB%87m%22%7D}} mới\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Tìm thấy hiệu ứng thống kê tương đương trong mẫu mới\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Biến thiên sinh học, yếu tố gây nhiễu môi trường và sai lệch quy trình đo\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Độ tái lập suy luận\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Dữ liệu hiện có hoặc dữ liệu mới\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Đạt được đồng thuận diễn giải khoa học vững chắc\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Thiên kiến xác nhận lý thuyết và bất đồng trong khung diễn giải thống kê\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Thực trạng khủng hoảng độ tái lập trong các ngành khoa học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mặc dù là nguyên lý nền tảng của khoa học, khả năng tái lập các công trình nghiên cứu đã công bố đang đối mặt với những thách thức to lớn trên phạm vi toàn cầu, dẫn tới hiện tượng được giới học thuật gọi là cuộc khủng hoảng độ tái lập.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Bằng chứng dịch tễ và xã hội học khoa học rõ ràng nhất về nhận thức của cộng đồng nghiên cứu được thể hiện qua cuộc khảo sát quy mô lớn của tạp chí Nature do Baker công bố năm 2016 trên 1.576 nhà nghiên cứu thuộc nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. Kết quả khảo sát cho thấy hơn 70% các nhà nghiên cứu thừa nhận đã từng thử nghiệm và thất bại khi cố gắng lặp lại các thí nghiệm do nhà khoa học khác công bố. Đáng chú ý hơn, hơn 50% nhà nghiên cứu cho biết họ đã từng thất bại trong việc tái lập chính các thí nghiệm do chính phòng thí nghiệm của mình từng thực hiện trước đó. Khi được hỏi về mức độ nghiêm trọng của vấn đề, 52% số người tham gia đồng thuận rằng đang tồn tại một cuộc khủng hoảng độ tái lập thực sự và đáng báo động trong khoa học đương đại.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Không chỉ dừng lại ở khảo sát nhận thức, các dự án kiểm định thực nghiệm độc lập quy mô lớn đã đưa ra những số liệu đáng giật mình về tỷ lệ tái lập thực tế trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20th%E1%BB%B1c%20nghi%E1%BB%87m%22%7D}}:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Trong lĩnh vực tâm lý học hành vi, Dự án Tái lập Tâm lý học do tổ chức Open Science Collaboration công bố năm 2015 trên tạp chí Science đã tiến hành lặp lại độc lập 100 công trình nghiên cứu thực nghiệm và tương quan được đăng tải trên ba tạp chí tâm lý học hàng đầu. Kết quả cho thấy sự sụt giảm nghiêm trọng giữa nghiên cứu gốc và nghiên cứu lặp lại: trong khi 97% các công trình nghiên cứu ban đầu công bố kết quả có ý nghĩa thống kê ở ngưỡng p < 0,05, chỉ có 36% các nghiên cứu lặp lại đạt được kết quả có ý nghĩa thống kê tương tự. Hơn thế nữa, kích thước hiệu ứng trung bình của các nghiên cứu lặp lại đo bằng hệ số tương quan r = 0,197 chỉ bằng khoảng một nửa so với kích thước hiệu ứng trung bình được báo cáo trong các nghiên cứu gốc ban đầu là r = 0,403.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Trong lĩnh vực y sinh học tiền lâm sàng và phát triển thuốc, bài tổng quan đánh giá của Begley và Ellis (2012) trên tạp chí Nature đã công bố một thực trạng đáng lo ngại: khi đội ngũ khoa học tại tập đoàn Amgen nỗ lực tái lập độc lập 53 công trình {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20ti%E1%BB%81n%20l%C3%A2m%20s%C3%A0ng%22%7D}} mang tính bước ngoặt về sinh học ung thư để làm tiền đề phát triển dược phẩm mới, họ nhận thấy chỉ có 6 công trình (chiếm vỏn vẹn 11%) là có thể tái lập được kết quả ban đầu một cách vững chắc. Sự thất bại này không chỉ làm tiêu tốn lượng lớn nguồn lực nghiên cứu thực nghiệm mà còn làm chậm tiến độ phát triển các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22li%E1%BB%87u%20ph%C3%A1p%20%C4%91i%E1%BB%81u%20tr%E1%BB%8B%22%7D}} cho người bệnh.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cơ chế làm suy giảm độ tái lập trong chu trình nghiên cứu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Tại sao nhiều công trình nghiên cứu được công bố trên các tạp chí bình duyệt uy tín lại không thể tái lập? Tuyên ngôn vì một nền khoa học có thể tái lập của Munafò và cộng sự công bố năm 2017 trên tạp chí Nature Human Behaviour đã chỉ ra chuỗi nguyên nhân mang tính cấu trúc và hệ thống, bắt nguồn từ các áp lực học thuật và sai lệch phương pháp luận tích tụ qua từng giai đoạn của chu trình nghiên cứu:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Áp lực công bố và thiên kiến công bố:\u003C\u002Fstrong> Hệ thống đánh giá học thuật truyền thống đặt nặng số lượng bài báo và chỉ số trích dẫn, tạo ra quy luật bất thành văn ưu tiên các phát hiện mới lạ, mang tính giật gân và có ý nghĩa thống kê dương tính. Các kết quả âm tính hoặc nghiên cứu không tìm thấy mối liên hệ thường bị bỏ rơi trong ngăn kéo bàn làm việc của tác giả, dẫn đến việc y văn bị thổi phồng các kết quả dương tính giả.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Thao túng phân tích dữ liệu và khai thác giá trị p (p-hacking):\u003C\u002Fstrong> Trong quá trình xử lý thống kê, nhà nghiên cứu có thể vô tình hoặc cố ý thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau, loại trừ các biến số hoặc quan sát ngoại lai cho đến khi giá trị p giảm xuống dưới ngưỡng quy ước. Hiện tượng này làm sai lệch bản chất của {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ki%E1%BB%83m%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20gi%E1%BA%A3%20thuy%E1%BA%BFt%22%7D}} và tạo ra các mối tương quan ngẫu nhiên không có thực.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Tạo giả thuyết sau khi biết kết quả (hypothesizing after the results are known - HARKing):\u003C\u002Fstrong> Thay vì kiểm định giả thuyết được xây dựng tiên nghiệm dựa trên cơ sở lý thuyết, nhà nghiên cứu lại quan sát các mẫu hình ngẫu nhiên trong dữ liệu rồi hồi tố viết lại giả thuyết ban đầu như thể đó là dự đoán có chủ đích từ trước. Hành vi này biến một phân tích khám phá ngẫu nhiên thành một kiểm định xác nhận giả tạo.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Cỡ mẫu nhỏ và công suất thống kê yếu:\u003C\u002Fstrong> Nhiều nghiên cứu tiến hành trên các nhóm mẫu thực nghiệm quá nhỏ, dẫn đến công suất phát hiện hiệu ứng thực sự rất thấp. Khi công suất thống kê yếu, xác suất để một kết quả có ý nghĩa thống kê là một phát hiện đúng sẽ sụt giảm nghiêm trọng.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Về mặt toán học xác suất, giá trị dự đoán dương tính của một phát hiện nghiên cứu phụ thuộc chặt chẽ vào mức ý nghĩa thống kê, công suất kiểm định và tỷ lệ tiền nghiệm của mối quan hệ thực tế trong quần thể nghiên cứu:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">\\text{PPV} = \\frac{(1 - \\beta) R}{(1 - \\beta) R + \\alpha}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Trong biểu thức mô hình hóa xác suất Bayes nêu trên (được thiết lập trong điều kiện lý tưởng không có thiên kiến nghiên cứu, theo Munafò và cộng sự, 2017), đại lượng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\alpha\u003C\u002Fscript> biểu diễn xác suất sai lầm loại một (mức ý nghĩa thống kê), biểu thức \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">1 - \\beta\u003C\u002Fscript> đại diện cho công suất thống kê của nghiên cứu, và đại lượng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">R\u003C\u002Fscript> phản ánh tỷ lệ cược tiền nghiệm giữa các mối quan hệ thực sự tồn tại so với các mối quan hệ giả mạo trong một lĩnh vực khoa học nhất định. Theo phân tích này, khi tỷ lệ cược tiền nghiệm thấp hoặc công suất thống kê yếu, xác suất để một phát hiện có ý nghĩa thống kê phản ánh chân lý khoa học khách quan sẽ suy giảm nghiêm trọng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Giải pháp và phong trào cách tân khoa học mở\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nhằm giải quyết triệt để cuộc khủng hoảng độ tái lập và khôi phục niềm tin của xã hội vào {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tri%20th%E1%BB%A9c%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}}, cộng đồng học thuật quốc tế đang thúc đẩy mạnh mẽ các chuẩn mực thực hành mới:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Đăng ký trước nghiên cứu và báo cáo đã đăng ký:\u003C\u002Fstrong> Theo đề xuất của Munafò và cộng sự (2017), việc đăng ký trước các giả thuyết, thiết kế thực nghiệm và kế hoạch {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20th%E1%BB%91ng%20k%C3%AA%22%7D}} chi tiết trên các nền tảng công khai trước khi tiến hành thu thập dữ liệu là giải pháp tối ưu ngăn chặn việc thao túng phân tích dữ liệu và tạo giả thuyết hồi tố. Hình thức Báo cáo Đã đăng ký (Registered Reports) cho phép công trình được bình duyệt và chấp nhận công bố về mặt nguyên tắc dựa trên chất lượng phương pháp luận chứ không phụ thuộc vào kết quả dương tính hay âm tính.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Minh bạch dữ liệu mở và mã nguồn mở:\u003C\u002Fstrong> Khuyến khích hoặc bắt buộc tác giả lưu trữ toàn bộ dữ liệu thô, sổ tay thực nghiệm điện tử và mã nguồn tính toán trên các kho lưu trữ công cộng tuân thủ nguyên tắc FAIR (Dễ tìm kiếm, Dễ tiếp cận, Có thể tương tác và Có thể tái sử dụng).\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Chuẩn hóa quy trình báo cáo và danh mục kiểm chuẩn:\u003C\u002Fstrong> Áp dụng nghiêm ngặt các hướng dẫn báo cáo quốc tế như CONSORT cho {{topic|%7B%22topic%22%3A%22th%E1%BB%AD%20nghi%E1%BB%87m%20l%C3%A2m%20s%C3%A0ng%22%7D}}, ARRIVE cho nghiên cứu trên {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99ng%20v%E1%BA%ADt%20th%C3%AD%20nghi%E1%BB%87m%22%7D}}, và PRISMA cho tổng quan hệ thống nhằm đảm bảo cung cấp đầy đủ thông tin phương pháp luận chi tiết phục vụ việc lặp lại nghiên cứu.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Thay đổi văn hóa khen thưởng và đánh giá khoa học:\u003C\u002Fstrong> Chuyển dịch từ việc đánh giá nhà khoa học thuần túy dựa trên các tạp chí có hệ số ảnh hưởng cao sang đánh giá tính chặt chẽ của phương pháp luận, sự trung thực trong báo cáo và đóng góp vào các nghiên cứu lặp lại độc lập.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Ranh giới khái niệm, giới hạn của độ tái lập và thách thức thực tiễn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mặc dù việc nâng cao độ tái lập là mục tiêu sống còn, việc áp dụng nguyên lý này cũng đòi hỏi sự thận trọng và thấu hiểu các ranh giới khách quan trong từng bối cảnh cụ thể:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Không đồng nhất giữa khả năng tái lập và chân lý khoa học:\u003C\u002Fstrong> Một thí nghiệm có khả năng tái lập hoàn hảo nhưng vẫn có thể hoàn toàn sai lầm nếu tồn tại một sai số hệ thống trong thiết kế thiết bị đo lường hoặc phương pháp chuẩn độ mẫu. Ngược lại, một nghiên cứu tiên phong hoàn toàn chính xác vẫn có thể tạm thời không tái lập được nếu các phòng thí nghiệm khác chưa nắm vững các thao tác kỹ thuật vi mô tinh tế chưa được ghi chép đầy đủ trong bài báo.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Thách thức đặc thù của các khoa học lịch sử và quan sát:\u003C\u002Fstrong> Trong các ngành như thiên văn học, địa chất học, cổ sinh vật học hay dịch tễ học đại dịch, việc tái lập kết quả thực nghiệm là điều bất khả thi do hiện tượng quan sát diễn ra duy nhất trong không gian và thời gian lịch sử. Khi đó, độ tái lập phương pháp và việc kiểm định chéo trên các nguồn bằng chứng độc lập trở thành tiêu chuẩn thay thế quan trọng nhất.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Chi phí kinh tế và sự {{topic|%7B%22topic%22%3A%22b%E1%BA%A3o%20v%E1%BB%87%20quy%E1%BB%81n%20ri%C3%AAng%20t%C6%B0%22%7D}} dữ liệu:\u003C\u002Fstrong> Việc lưu trữ, làm sạch và chia sẻ các tập dữ liệu khổng lồ đòi hỏi nguồn kinh phí duy trì hạ tầng công nghệ thông tin đáng kể. Đồng thời, trong nghiên cứu y sinh học lâm sàng và hành vi con người, việc công khai dữ liệu mở đòi hỏi các biện pháp bảo mật danh tính nghiêm ngặt để bảo vệ quyền riêng tư của đối tượng tham gia nghiên cứu theo luật định.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n","Độ tái lập","reproducibility",[20,21,22],"tính tái lập","khả năng tái lập","độ lặp lại kết quả","Độ tái lập là nguyên lý nền tảng của phương pháp luận khoa học, biểu thị khả năng đạt được các kết quả thực nghiệm, dữ liệu định lượng hoặc kết luận suy luận nhất quán khi một quy trình nghiên cứu được tiến hành lặp lại theo những điều kiện xác định.","NATURAL_SCIENCES",[26,33,40,47,53],{"citationText":27,"title":28,"authors":29,"source":30,"year":31,"doi":32,"url":10},"Baker M (2016). 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature, 533(7604), 452-454.","1,500 scientists lift the lid on reproducibility","Baker M","Nature",2016,"10.1038\u002F533452a",{"citationText":34,"title":35,"authors":36,"source":37,"year":38,"doi":39,"url":10},"Open Science Collaboration (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251), aac4716.","Estimating the reproducibility of psychological science","Open Science Collaboration","Science",2015,"10.1126\u002Fscience.aac4716",{"citationText":41,"title":42,"authors":43,"source":44,"year":45,"doi":46,"url":10},"Munafò MR, Nosek BA, Bishop DV, Button KS, Chambers CD, Percie du Sert N, Simonsohn U, Wagenmakers EJ, Ware JJ, Ioannidis JP (2017). A manifesto for reproducible science. Nature Human Behaviour, 1(1), 0021.","A manifesto for reproducible science","Munafò MR, Nosek BA, Bishop DV, Button KS, Chambers CD, Percie du Sert N, Simonsohn U, Wagenmakers EJ, Ware JJ, Ioannidis JP","Nature Human Behaviour",2017,"10.1038\u002Fs41562-016-0021",{"citationText":48,"title":49,"authors":50,"source":51,"year":31,"doi":52,"url":10},"Goodman SN, Fanelli D, Ioannidis JP (2016). What does research reproducibility mean? Science Translational Medicine, 8(341), 341ps12.","What does research reproducibility mean?","Goodman SN, Fanelli D, Ioannidis JP","Science Translational Medicine","10.1126\u002Fscitranslmed.aaf5027",{"citationText":54,"title":55,"authors":56,"source":30,"year":57,"doi":58,"url":10},"Begley CG, Ellis LM (2012). Raise standards for preclinical cancer research. Nature, 483(7391), 531-533.","Raise standards for preclinical cancer research","Begley CG, Ellis LM",2012,"10.1038\u002F483531a",[60,63,66,69],{"question":61,"answer":62},"Ba cấp độ của độ tái lập theo chuẩn mực khoa học bao gồm những gì?","Ba cấp độ gồm: Độ tái lập phương pháp (chạy lại cùng dữ liệu và mã nguồn), Độ tái lập kết quả (thu thập dữ liệu mới để kiểm chứng cùng phương pháp), và Độ tái lập suy luận (đạt được kết luận lý thuyết tương đồng từ các phân tích độc lập).",{"question":64,"answer":65},"Khảo sát của tạp chí Nature năm 2016 ghi nhận thực trạng độ tái lập ra sao?","Khảo sát của Baker trên 1.576 nhà khoa học cho thấy hơn 70% từng thất bại khi lặp lại thí nghiệm của đồng nghiệp, hơn 50% thất bại với chính thí nghiệm của mình, và 52% đồng thuận rằng đang có một cuộc khủng hoảng độ tái lập nghiêm trọng.",{"question":67,"answer":68},"Dự án Tái lập Tâm lý học năm 2015 trên Science phát hiện điều gì?","Dự án lặp lại độc lập 100 nghiên cứu cho thấy chỉ 36% nghiên cứu lặp lại đạt ý nghĩa thống kê so với 97% của nghiên cứu gốc ban đầu, và kích thước hiệu ứng trung bình giảm gần một nửa (r = 0,197 so với r = 0,403).",{"question":70,"answer":71},"Các giải pháp nào đang được áp dụng để nâng cao độ tái lập trong khoa học mở?","Các giải pháp then chốt bao gồm đăng ký trước nghiên cứu (preregistration), xuất bản báo cáo đã đăng ký (Registered Reports), công khai dữ liệu mở và mã nguồn mở theo nguyên tắc FAIR, cùng việc tuân thủ các bảng kiểm chuẩn báo cáo quốc tế.",{"id":73,"researcherId":10,"name":74,"imageUrl":75},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":77,"researcherId":10,"name":78,"imageUrl":79},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[81,82,83,84,85,86,87,88,89,90],"dữ liệu thực nghiệm","nghiên cứu thực nghiệm","nghiên cứu tiền lâm sàng","liệu pháp điều trị","kiểm định giả thuyết","tri thức khoa học","phân tích thống kê","thử nghiệm lâm sàng","động vật thí nghiệm","bảo vệ quyền riêng tư",10,true,"PUBLISHED","2025-12-01T09:43:02.595+00:00","2026-09-03T02:09:44.325+00:00","2026-09-03T01:37:27.872+00:00","2026-09-03T02:09:43.834+00:00",0,[100,103,106,109,112,115,118,121,124,127],{"id":101,"title":102,"term":101,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình lý thuyết","Mô hình lý thuyết là gì? Các nghiên cứu về Mô hình lý thuyết",{"id":104,"title":105,"term":104,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nghiên cứu hồi cứu","Nghiên cứu hồi cứu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu hồi cứu",{"id":107,"title":108,"term":107,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thực nghiệm","Thực nghiệm là gì? Các nghiên cứu khoa học Thực nghiệm",{"id":110,"title":111,"term":110,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"pls sem","PLS-SEM là gì? Các bài nghiên cứu khoa học về PLS-SEM",{"id":113,"title":114,"term":113,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chuột cống trắng","Chuột cống trắng là gì? Các công bố khoa học về Chuột cống trắng",{"id":116,"title":117,"term":116,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"yếu tố ảnh hưởng","Yếu tố ảnh hưởng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":119,"title":120,"term":119,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"điểm vas","Điểm VAS là gì? Các công bố khoa học về Điểm VAS",{"id":122,"title":123,"term":122,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"năng lực nghiên cứu khoa học","Năng lực nghiên cứu khoa học là gì? Các bài báo phân tích",{"id":125,"title":126,"term":125,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"động cơ học tập","Động cơ học tập là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":128,"title":129,"term":128,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"z-score","Z-score là gì? Các công bố khoa học về Z-score"]