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关键词：论文重现得分；R-factor；Pubmed；Verum Analytics
2018年1月19日， 美国康涅狄格州纽黑文市Verum Analytics公司发布用以衡量Pubmed数据库免费论文重现指数的在线工具R-factor。
基本功能
该工具通过输入Pubmed ID（PMID）运行算法，找到引用该文的文章，以及证实、驳斥或提及该文的段落，再通过计算“证实数量/（证实数量+驳斥数量）” 得出R-factor重现得分（如下图所示，以PMID=27903280为例），指数越接近1说明该文被驳斥次数越少。
R因子重现得分计算工具
科学界正寻找可靠工具衡量已发表成果的可再现性
（图片来源：National Eye Institute, National Institutes of Health）
这个工具出现得正当其时：很多证据表明许多已发表文章的研究结果不可重复，为此科学界努力寻求可靠的“论文可重现性”评估方法。开发之初，Verum联合创始人Josh Nicholson和同事手动分析了4.8万个引用已发表论文的文本片段，并将每个引用片段分别归类为“提及性、证实性和反驳性”。Verum利用这些分类训练算法自动识别样本群之外的每类引用片段。开发人员根据1万份样本的检测结果，认为该工具能够在有限时间内通过分类训练算法实现93%的正确分类；提及性比证实性和驳斥性的引用片段更易准确检测，约8%的引用是证实性的，只有1%的引用是驳斥性的。也有部分学者批评R因子重现得分工具，认为该方法过于简单而不能真正解决重现得分的问题。
Josh Nicholson表示“希望早期版本的发布能吸引潜在资助者来帮助改善该工具。” Verum团队接下来的工作是扩大用于分类训练算法的样本数量，以提高证实性和驳斥性引文的准确率。
资源地址：
http://www.sciencemag.org/news/2018/01/online-tool-calculates-reproducibility-scores-pubmed-papers；
http://rfactor.verumanalytics.io/
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