O Grupo de Ciência Aberta e Responsável organiza eventos e ciclos de palestras para oferecer informações e formação em práticas de ciência aberta e ciência responsável.
Nos anos de 2021/2022, 2022/2023 e 2023/2024, o grupo organizou em parceria com o Programa Doutoral em Psicologia, vários ciclos de palestras como parte das oficinas de competências transversais à investigação. Todos os materiais (vídeos e slides) estão disponíveis no OSF do grupo.
Iremos divulgar futuras ações do grupo para o ano letivo de 2024/2025.
Calendário de Eventos 2024
22 de Maio de 2024: Elaboração de plano de gesto de dados – hands-on workshop
Calendário dos Eventos 2023
15 de Fevereiro de 2023: Green Open Access
15 de Março de 2023: Disponibilização de Materiais e Bases de Dados
29 de Março de 2023: Pré-registo de estudos
23 de Novembro de 2023: Introdução Plano de Gestão de Dados: O que é e exemplos
07 de julho de 2023 – EVENTO CPUP – Plano de Gestão de Dados: introdução e orientações gerais
Todos os eventos que decorreram em 2021/2022
Vídeos e materiais referentes as formações já decorrentes podem ser consultados na nossa página do Open Science Framework: https://osf.io/zke9h/
Evento CPUP
O grupo de Ciência Aberta organizou um dos workshops do evento do CPUP.
Workshop – 01/07, 9h00 às 11h00
Publishing Negative Results: Finding Evidence for the Absence of Effects with Bayesian Inference
Prof. Klaus Oberauer, University of Zurich
Sumário do workshop:
In most scenarios, researchers search for positive results: interventions that promote benefits, differences between groups in a relevant measure, correlations between variables, positive predictors, or causal effects of experimental manipulations. In this search, however, we often stumble upon ineffective interventions, insignificant correlations, unsuccessful experimental manipulations, etc. These negative results are often relegated to the file drawn, often seen as a failure of the experimenter. Yet, they may inform us on variables that are not useful or findings that are not replicable or robust. Therefore, carefully documented negative results should be as much part of the scientific record as positive results. For negative results to be informative, however, we need a measure to quantify how much our data support the absence of a relation: we need tools for testing the Null hypothesis. This workshop will present the basics of Bayesian inference, and how it weights the evidence for both the Null and the Alternative hypothesis. The workshop will demonstrate how to perform some simple Bayesian-hypothesis tests (e.g., t-tests) using a free software (JASP) and how to interpret the results obtained. It will end with a discussion of the advantages of Bayesian analysis and suggestions for further references on further tests and methods.
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