数据集概述
本数据集包含复现论文“Quantifying research waste in ecology”（Purgar et al. 2022）分析与图表所需的数据集和代码，核心内容为生态学研究浪费量化相关的效应量数据（原始及元分析最终数据集）、元分析均值统计数据、研究规划均值数据，以及执行元分析和生成图表的代码文件，共10个文件，支持研究结果的复现与验证。
文件详解
- 数据文件（data_files）：共5个，含.csv和.xlsx格式
- Meta_analytic_means.csv：记录不同阶段（Publication/Reporting/Study planning）、通用性（Generality）对应的均值（mean）、置信区间（lowerCI/upperCI）等元分析均值统计
- Dataset_MA_final.csv：元分析最终效应量数据集，含研究编号（Ref.n）、领域（Field/Subfield）、主题（Exact topic/coverage）、阶段（Stage/Substage）、损失类型（Type of loss）、效应量（Estimate）等字段
- Study_planning_ma_means.csv：研究规划阶段的元分析均值数据
- Dataset_pooled.xlsx：合并后的效应量数据集
- Dataset_starting.xlsx：初始效应量数据集
- 代码文件（code_files）：共2个，.r格式
- Figures_waste.R：生成论文及补充文件图表的代码
- Meta-analysis_waste.R：执行元分析的代码
- 文档文件（document_files）：共3个，含.docx和.txt格式
- 1_Readme for Codes and Datasets of Purgar et al.docx：数据集与代码的说明文档，含文件及变量描述
- References_Dataset_starting.docx：初始数据集的参考文献文件
- 2_LICENSE.txt：MIT授权许可文件
数据来源
Purgar et al. 2022: Quantifying research waste in ecology
适用场景
- 生态学研究浪费量化分析复现：用于复现论文中研究浪费的量化计算过程与结果
- 生态学元分析方法验证：基于提供的元分析代码与数据集，验证生态学领域元分析方法的应用逻辑
- 研究浪费影响因素探究：通过数据集字段分析不同研究阶段、领域对研究浪费程度的影响
- 学术研究透明度提升：作为开放数据与代码资源，支持生态学研究结果的可重复性验证与扩展分析
