Il intervient à l’invitation du Centre interdisciplinaire Hi! Paris et du Laboratoire informatique de l'École Polytechnique.
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La méta-recherche et la quête d'une meilleure science
La méta-recherche, ou recherche sur la recherche, devient de plus en plus populaire, avec des applications et des répercussions dans diverses disciplines scientifiques. L'objectif est d'étudier les pratiques de recherche et d'identifier leurs points faibles et les moyens de les optimiser et de rendre l'écosystème de recherche plus efficace. Les approches empiriques par force brute deviennent de plus en plus attrayantes, étant donné l'avènement de la production massive de données scientifiques et d'articles scientifiques (environ 200 millions publiés à ce jour) ainsi que la disponibilité massive de revues systématiques et de méta-analyses (> 100 000 publiées à ce jour) où les données sur des questions de recherche similaires (ou potentiellement similaires) sont juxtaposées et synthétisées. Il est donc de plus en plus facile d'effectuer des analyses susceptibles d'étudier l'ensemble des données probantes et de déterminer si des modèles de résultats spécifiques provenant de diverses études sont cohérents avec des modèles de biais ou une véritable hétérogénéité.
La conférence discutera d'une variété de telles applications méta-épidémiologiques. Ces études peuvent offrir des pistes pour améliorer la reproductibilité de l'investigation scientifique. De plus, il existe un intérêt croissant pour rendre la science plus transparente et ouverte, ce qui inclut non seulement le partage de données et le partage de code, mais également des pratiques de pré-enregistrement et d'autres approches qui peuvent faciliter une plus grande confiance dans les protocoles et les produits de la recherche. Différentes disciplines montrent différents taux d'amélioration de ces pratiques, et des circonstances particulières, par exemple la récente pandémie de COVID-19, ont créé à la fois des défis et des opportunités pour une plus grande reproductibilité et une meilleure qualité de la recherche. La conférence naviguera dans le paysage des améliorations des pratiques de recherche dans diverses disciplines.
A propos de John P.A. Ioannidis
John P.A. Ioannidis, MD, DSc est professeur de médecine, professeur d'épidémiologie et de santé des populations et professeur affilié en science des données biomédicales à l'École de médecine, professeur affilié de statistique à l'École des sciences humaines, et co -Directeur du Meta-Research Innovation Center à Stanford (METRICS) et il est également chercheur invité fondation Einstein et directeur du Meta-Research Innovation Center Berlin (METRIC B) à l'Institut de la santé de Berlin.
Il est récipiendaire de nombreux prix. Il a été intronisé à l'Association of American Physicians, à l'Académie européenne des sciences du cancer, à l'American Epidemiological Society, à l'Académie européenne des sciences et des arts, à l'Académie nationale de médecine des États-Unis et à l'Académie des sciences de Bologne. Il a reçu des titres honorifiques de FORTH et U Ioannina, des doctorats honorifiques des universités de Rotterdam, Athènes, Tilburg et Édimbourg et plusieurs conférences honorifiques. L'article de PLoS Medicine sur « Pourquoi la plupart des résultats de recherche publiés sont faux » a été l'article le plus consulté dans l'histoire de la Public Library of Science (3 millions de visites). Il fait partie des 10 scientifiques avec le taux de citations actuel le plus élevé au monde (~ 6 500 nouvelles citations par mois par Google Scholar).