Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
*Поля, обязательные для заполнения.
К таким выводам пришла группа математиков, опубликовавших результаты своей работы в журнале PLoS Biology.
Огромное количество денег уходит на исследования, результатам которых нельзя верить, а довольно большое количество открытий, о которых заявляют такие ученые, зачастую оказываются ложными, но при этом они часто публикуются и обсуждаются, заявил Эндрю Хиггинсон из университета Эксетера (Великобритания).
Хиггинсон и его коллега Маркус Мунафо из университета Бристоля (Великобритания) пришли к таким вывода после анализа с помощью методов математики и статистики успешности подачи грантовых заявок и их «результатов» в виде научных публикаций, сообщает РИА Новости.
Авторы работы попытались понять, есть ли какой-то определяющий принцип в оценке исследовательских проектов, которые ученые предлагают на суд спонсоров, или же таких критериев нет. В случае если подобный принцип существует, то ученые осознанно (карьеристы) или неосознанно будут подгонять свои интересы под него для улучшения возможностей.
Математики взяли правила, используемые грантовыми агентствами Великобритании (UKREF) и Австралии (AER), и использовали их для создания компьютерной модели. В рамках данной модели ученый-«карьерист» пытается форматировать свои исследования таким образом, чтобы постоянно добиваться успеха при подаче заявок в виртуальную «грантовую комиссию».
Расчеты показали, что успешные виртуальные «карьеристы» выдвигали относительно небольшие проекты с громкими задачами, основной целью которых являлись исследования в новых сферах науки, а не перепроверка выводов предыдущих исследований, их продолжение или масштабные исследования с «неинтересными» результатами.
Такие проекты, из-за их крайне малых масштабов, очень часто приводят к ошибочным результатам. В среднем, всего 10-40% подобных исследований оказываются верными.
Фактически, можно говорить, что «британские ученые» представляют собой продукт самой системы выдачи грантов, потворствующей тем людям, которые проводят громкие опыты на относительно малых масштабах, имеющие крайне низкий уровень достоверности и статистической значимости.