review needed 画像神経科学の基礎評価からの短い進捗報告。方法の側から書いています——そのうち何がテストや研究評価一般に持ち越せるか。分野についての結論はありません。機械翻訳を補助に用いた訳で、母語話者の確認を受けていません。チェコ語版と英語版が正本です。

道具として生まれたもの

  • 推論の再構成をモデルとして。 選んだ論文から、すべての命題とその間のすべての段階を書き出し、各段階に型を与えます：導く、要する、排除する、制限する、唯一の可能性として主張する。そこから図と、根拠のない段階・明示されない前提・実行されなかった排除の一覧が生成されます。四件の再構成で試しました。
  • 分岐点。 著者が別の選択をし得た地点——別の参照信号、別の閾値、別の対照——をすべて分岐点として記録し、もう一方の枝から何が導かれるかを添えます。語られない前提はたいていそこに住んでいます。
  • 統計監査。 七つの規則が問います：検定の前提は確認されたか。帰無仮説は明示されたか。誤差制御は実際に検定したものに対応しているか。効果に不確かさは付いているか。閾値は導出されたか、選ばれたか。数値は再現できるか——そしてすべての上に一つの問い：主張が偽であったなら、検定は失敗し得たか。
  • 二層の情報源。 慎重な方法論論文と日常的な応用実践は分けて評価します。慎重な論文の選抜が、分野全体への評決にすり替わらないように。

自分たちに向けて

同じ規則を自分たちの数値計算プロジェクトにも適用しました。受け入れ基準の一つ——アルゴリズムの計算量を経験的に検査する閾値——について、閾値が導出されておらず、書かれた通りの基準では範囲の一部で正しい実装も棄却してしまうことが分かりました。提案する修正は測定範囲の変更であって、閾値の緩和ではありません。

次に来ること

多くの研究が検証できない一つの入口条件についての短い文章が、著者の読み直しを待っています。近赤外イメージングの技術記事を執筆中です。完全な文書と公開リポジトリが続きます。