许多错误可以使一个正确

我们在化学负面数据问题,在药物发现和科学。我的意思是报告结果的实验,没有工作。一个立即回应的想法一直是“谁想听到这些?”,但它可能比你想象的更多的人。现在它变得明显,这不仅仅是那些需要听到这些事情。

总是有一个论点等报告结果仅从学术上的诚实。毕竟,历史上从未有过一个研究项目的科学进展顺利和完美的成功,成功,和每个人立即理解每个实验的教训和移动到下一个胜利。只发生在老,通俗杂志“Edisoniade”类型故事,非常能干和创造性的发明家推进情节(和击败他们的邪恶的敌人!)通过一个又一个惊人的新发现。现实生活中作为一个科学家显然缺乏这种经验。老实说,我甚至从未有任何邪恶的敌人打败,对一件事。

从未有过一个研究项目进展顺利,完全从成功成功,立即与每个人都理解每个实验的教训和移动到下一个胜利

不,真正的研究项目采取错误的,结果是困难的或不可能重现,并且可以似乎回想起来已经比任何人想象中更多的时间。这是可以理解的,人们不想突出这种事情在杂志上发表,但不幸的是,我们让我们的工作听起来令人不安的接近1930年代的科幻故事。如果你着急为了避免尴尬,你可以最后看起来荒谬。没错,“命运的是,我们最后的临床候选人只是不同于开始由一个甲基的化合物不让一个鼓舞人心的故事(虽然我有确切的体验!)但每个领域都能产生这样的故事。这不是结果如果你只有在最后的项目——更有可能的是,这当你产生好的结果在早期,花几个月发现你似乎无法改善,无论你什么。这不是耻辱!

即使少了一咬牙切齿地走向成功的项目,它仍然可能会觉得有点奇怪的延长手稿的列表不活跃的化合物或实验,被抛弃。作为一个实际问题。你可以遇到麻烦杂志页面长度要求如果你试试这个,虽然补充材料将是一个好地方。我一直欣赏至少提到“尽管许多尝试…”或“即使广泛实验…”,因为这让我相信剩下的纸。但是我们需要更进一步。

知识除了诚实(我一直想开始一段这样!)有一个非常可靠的科学依据证明你完全可以在保持负面结果可见和详细。他们真的有价值,价值只有变得更加明显随着机器学习(ML)技术的出现。一个好的毫升模型的发展绝对需要负面结果,他们需要在相同级别的生成与积极的严谨。的确,在应用这些技术的一个重大问题现有的科学文献的系统遗漏失败的实验。人们担心(理应如此)的文献量不能复制,但损失的工作,从未见过出版,这是故意修剪使一切看起来更好,是我们中的许多人现在才开始欣赏。

有试图开始数据存储库,甚至实际期刊强调负面结果,但是我所知这些总是失败。而不是隔离他们自己科学岛,我认为最好的方法是把真实和接受失败作为自然科学的一部分。现在我们出版电子的一切,我想控制的一篇社论,国旗每个手稿内容负面结果低于给定的阈值并将其发送回的人员剂量的现实。它会对我们有益。