注册报告：在已知结果之前进行同行评审，以使科学价值和实践保持一致。

除了RR适用于临床和非临床研究之外，RR模型在三个重要方面超越了临床试验注册。首先，RR享有从第一阶段提交到最终出版的审查过程的连续性，从而确保作者忠实于其注册协议。这一点尤为突出，因为只有三分之一的临床研究同行评审将作者的方案与他们最终提交的手稿进行比较(Matieu、Chan和Ravaud，2013年). 其次，与RR相比，大多数形式的临床试验注册（例如临床试验.gov)不要同行评审研究方案，这为作者提供了机会（甚至无意识地)在方法或建议的分析中包含足够的“摆动空间”，以选择性地报告理想的结果(John、Loewenstein和Prelec，2011年)或在结果已知后改变先验假设(克尔，1998年). 第三，即使在期刊审查和发布试验方案的有限情况下（例如《柳叶刀方案审查》、《BMC方案》、《试验》），这些格式都不能保证期刊会发布最终结果。RR模型的这些特点确保了它是对现有临床试验预注册系统的实质性创新。

这些类型的审查有很多不同之处。RR评估的详细程度在数量级上与拨款不同–资金申请通常只包括拟采用方法的一般或近似描述，而阶段1 RR包括实验程序和分析计划的逐步说明。此外，由于研究人员经常偏离他们的资助协议，而他们自己很少发表这些协议，因此成功的资助申请作为注册协议的适用性极为有限。最后，RR旨在提供一种适用于所有适用研究的选项，而不仅仅是由赠款资助的研究。

我们认为这种批评是错误的。一些科学家可能完全相信假设-演绎模型是构建科学的错误方法，但如果是这样，为什么他们会定期发表测试假设和报告p值的文章？那些反对假设-演绎模型的人并没有提出反对RR的具体论点——他们批评了生命科学教授和发表研究的基本方式。我们对这些担忧持不可知论态度，只是注意到RR模型将科学的教学方式与出版方式结合起来。

与什么相反一些评论家建议RR模型从未被认为是所有科学领域或领域内所有子学科的“灵丹妙药”。相反，我们强调了这一点“预先注册并不适合所有形式的科学，也不是科学出版的灵丹妙药。”此外，如果认为RR无效，因为它们不能解决所有问题，则会成为完美解决方案谬误的牺牲品，在这种谬误中，有用的部分解决方案被丢弃，而取而代之的是不存在的完整解决方案。一些科学家进一步促使我们解释RR模型适用于哪些研究类型，不适用于哪些最终，这些决定是科学界作为一个整体做出的，但我们认为RR模型适用于假设驱动的科学的任何领域，这些领域存在出版偏见、p-hacking、HARKing、低统计能力或缺乏直接复制。如果这些问题都不存在，或者所采用的方法不是假设驱动的，则RR模型不需要应用，因为预注册不会获得任何结果。

统计功效分析需要预先估计预期效应大小。因为我们的研究文化强调对方法和结果的新颖性的需要，所以可以理解的是，研究人员有时会觉得他们选择的方法没有合适的先例。然而，在这种情况下，通常可以从相关的先前工作中获得一个合理的效应大小。毕竟，实验设计真正独特并完全孤立存在的情况很少。即使预期的效果大小是不可估量的，RR模型也欢迎在第一阶段提交的文件中包含试点结果，以确定后续预注册实验的可能效果大小。在无法估计预期效应大小且作者没有试点数据的情况下，仍然可以使用理论上感兴趣的最小效应大小来确定先验功率。作者还可以采用NHST方法修正偷看或者贝叶斯方法，其指定可能的效果大小的先验分布而不是单点估计。有趣的是，在非正式讨论中，一些研究人员（尤其是神经成像领域的研究人员）回应了人们对权力的担忧，因为他们不关心影响的大小，只关心是否存在影响。那些提出这种观点的人应该注意，如果受审查的效果没有理论重要性的下限，那么实验假设（H1）就变得不可破灭，无论其威力如何。

的确，RR不适合功率不足的实验。但动力不足的实验本身对科学有害，将整个领域拖入了盲区限制再现性的潜力我们认为，如果一个特定的研究领域系统地未能达到RR设定的统计能力标准，那么这不是“不公平”，而是该领域中需要解决的深层次问题。一种解决方案是整合各研究团队的资源，以增加力量，例如非常成功的IMAGEN fMRI联盟。

预注册不需要指定或“硬连接”分析的每个步骤；相反，在这种情况下，如果分析决策取决于数据本身的某些方面，那么预注册只需要指定决策树（例如“如果观察到A，我们将采用分析A1，但如果观察到B，我们将采取分析B1”）。因此，作者可以预先注册支持未来分析决策的意外事件和规则。值得重申的是，并非所有分析都需要预先注册——欢迎作者报告探索性测试的结果，因为在数据收集之前无法确定具体步骤或意外情况。

不。RR模型欢迎顺序注册，其中作者通过迭代机制在第一阶段添加实验，并在第二阶段完成。在每一个完成的周期中，无论下一轮实验的结果如何，都可以保证发表论文的上一个被接受的版本。也欢迎作者提交包含多个平行实验的第一阶段手稿，或第一阶段一系列未注册的初步实验（包括结果），然后提交一个或多个预注册实验的建议。

这是一个合理的担忧。然而，作者解决这一问题的一种方法是在项目开始前几个月设计并预先注册此类项目。大多数补助金包括奖励通知和开始日期之间的延迟，这段时间可以是几个月。在此期间，补助金持有人可以准备并提交第一阶段RR，同时招募员工或学生参与项目。尽管RR的求职信要求证明研究可以立即开始，但可以与期刊编辑商定延迟的开始日期。

平均大约需要9周时间才能做出第一阶段的最终编辑决定，不包括作者修改提交内容所需的时间。在第2阶段，该过程稍快。

可能吧。大多数推出RR的期刊都只对原始数据提供了这种格式。然而，一些期刊提供RR，用于对现有数据集进行荟萃分析或二次分析。有关更多详细信息，请参阅我们的期刊RR特征比较表。随着参与期刊列表的增长，此表会定期更新。

这是对RR最常见的担忧之一，如果RR模型将研究结果的报告仅限于预先注册的分析，这将是一个合理的担忧。然而，我们强调，此类约束不适用于在任何日记账上发布的RR。要明确的是，RR模型对未注册探索性分析的报告没有任何限制——它只是要求最后一篇文章的结果部分将预先注册和验证的分析与事后分析和探索性分析区分开来。确保验证性假设测试和探索性分析之间的明确分离对于保持两种调查形式的证据价值与之相反几位评论家有建议RR不会妨碍意外或偶然发现的报告。相反，RR模型将保护此类观察结果不受出版物偏见的影响。RR的编辑决策独立于结果是否支持预先注册的假设；因此，第二阶段的手稿不能被拒绝，因为编辑或审稿人发现假设测试的结果令人惊讶、违反直觉或没有吸引力。这与传统的同侪审查形成了鲜明对比，后者的编辑决策通常基于结果符合先前期望或愿望的程度。

情况未必如此。值得重申的是，RR模型并没有阻止或阻碍探索——它只是让读者能够区分验证性假设测试和探索性分析。在传统出版系统下，科学家们被迫参与QRP，以便将探索作为确认（例如HARKing）。一些研究人员甚至可能在不合适的情况下应用零假设显著性测试，因为没有先验假设需要测试。将确认与探索区分开来，只会使依赖探索方法的科学家处于不利地位，但同时，他们觉得有权将其作为证实性方法来呈现。我们认为，这种担忧反映了一个更深层次的问题，即一些科学没有充分重视探索性、非假设驱动的研究。RR模型不是威胁要贬低探索性研究，而是将其从这个框架中解放出来并增加其吸引力的第一步。一旦确认和探索之间的界限明确，我们可以自由制定一种专门用于报告探索性和观察性研究的出版格式。例如，在推出RR之后，Cortex杂志现在准备尝试一种补充的“探索性报告”格式。科学家们不应将RR视为对勘探的威胁，而应更好地进行改革，突出纯粹探索性研究的好处。

除了RR适用于临床和非临床研究之外，RR模型在三个重要方面超越了临床试验注册。首先，RR享有从第一阶段提交到最终出版的审查过程的连续性，从而确保作者忠实于其注册协议。这一点尤其突出，因为临床研究的同行评审员中只有三分之一将作者的方案与其最终提交的手稿进行比较(Matieu、Chan和Ravaud，2013年). 其次，与RR相比，大多数形式的临床试验注册（例如临床试验.gov)不要同行评审研究方案，这为作者提供了机会（甚至无意识地)在方法或建议的分析中包含足够的“摆动空间”，以选择性地报告理想的结果(John、Loewenstein和Prelec，2011年)或在结果已知后改变先验假设(克尔，1998年). 第三，即使在期刊审查和发布试验方案的有限情况下（例如《柳叶刀方案审查》、《BMC方案》、《试验》），这些格式都不能保证期刊会发布最终结果。RR模型的这些特征确保了它代表了对现有临床试验预注册系统的实质性创新。

我们对这种担忧深表感激，科学家们也不会解决这一问题消除期刊等级反映质量的神话或者最负盛名的期刊提供RR。RR模式正在迅速传播到许多期刊，并且已经在诸如自然-人类行为。随着下一个领域的不断扩大，选择提交RR的初级科学家将获得众多奖励。首先，因为RR不受出版偏见的影响，所以无论结果如何，他们都能确保出版高质量的科学。这意味着博士生可以发布他们博士学位的每一个高质量实验，而不是选择性地发布产生积极结果的研究。第二，提交RR的博士生有机会在提交博士之前就获得几篇论文的原则认可，这在博士后工作的激烈竞争中可能会比提交较少成果的毕业生更具优势。第三，由于RR中和了各种有问题的研究实践，例如p-hacking、HARKing和低统计能力，因此它们所包含的研究结果可能比类似的未注册文章中的研究结果平均更具可复制性。反过来，这将有助于建立参与科学家作为可信赖的知识创造者的声誉。许多科学的激励结构正在迅速发展，有利于再现性。

对于采用零假设显著性检验（NHST）的研究，充分的统计能力对于解释所有发现至关重要，无论是阳性还是阴性。低功率不仅增加了失去真正效果的机会；它也是降低统计显著影响真实存在的可能性为了解决这两个问题，包括基于NHST的分析的RR必须包括对所有拟议假设测试≥90%的先验功率。确保高统计能力可以提高所有调查结果的可信度，无论这些结果是明确肯定的、明确否定的还是不确定的。当然，无论力量大小，统计上的不显著性永远不能被视为对无效假设的直接支持。然而，这反映了NHST的基本局限性，而不是RR模型的缺点。希望估计任何给定假设成立的可能性的作者，无论是H0还是H1，都应采用可供替代的贝叶斯推理方法作为RR提交文件的一部分。

结构化审查标准意味着审查人员必须找到具体的、质量衍生的理由来证明第一阶段提交的文件有缺陷。作者声誉不在其中。为了提供进一步的保证，一些期刊（如AIMS Neuroscience）的RR格式采用了蒙面审查，在这种审查中，审稿人尽可能不知道作者的身份。

第1阶段提交的文件通常要求包含结果中性条件，以确保拟议方法能够测试所述假设。这些可能包括积极的控制条件、操纵检查和其他标准基准，如无下限和上限影响。未规定这些标准的手稿通常不会被原则上接受，第二阶段提交的未通过任何关键结果中立测试的稿件可能会被拒绝出版。

的确，RR模式下的同行评审比传统的稿件评审更彻底。然而，提出这一观点的评论家忽视了传统审查过程的一个主要缺点：手稿经常被多家期刊依次拒绝，在找到归宿之前经过许多评论家。在RR模型下，至少有两个问题可以避免，这两个问题会导致系统性拒绝，从而给审查人员带来额外负担。首先，第一阶段提交文件的编辑和审查人员有机会通过在收集数据之前评估实验设计，帮助作者在方法缺陷出现之前纠正这些缺陷。其次，由于RR不能基于结果的感知重要性而被拒绝，因此RR模型避免了常规拒绝的一个常见原因：结果被认为不够新颖或具有开创性。我们相信，RR模型下的总体审稿人工作量将与传统出版相似。考虑一个案例，一份传统的手稿按顺序提交给四种期刊，而前三种期刊在每种期刊进行三次评论后拒绝了它。第四期杂志经过三次审稿和三次重审后接受了原稿。总的来说，这份手稿将被多达12名审稿人审阅，并经过15轮审稿。现在考虑一下，如果该研究在数据收集之前作为第1阶段RR提交，并由3名评审员进行评估，可能会发生什么情况。即使它通过了三轮第一阶段审查加上两轮第二阶段审查，总体审查人员负担（15轮）与传统模式（15轮次）相同。

准备RR所需的工作量与传统的手稿准备类似；关键区别在于，大部分工作是在数据收集之前而不是之后完成的。一些领域的研究人员在检查数据后确定他们的假设和分析策略不会改变需要做出这些决定的事实。提前而不是在最后考虑这些决定的回报是，原则上的接受实际上保证了出版。

这是一个合理的担忧。在可能的情况下，理想的策略是在申请道德批准时增加较小的程序灵活性。一些期刊的RR编辑团队很乐意为在第一阶段同行评审后寻求修改道德规范批准的作者提供支持信。这个流程图可以帮助作者决定是否在获得伦理批准之前或之后提交他们的第一阶段协议供同行审查。 

在当前的RR模型下，这不可能不实施欺诈。当作者提交第二阶段的手稿时，必须附上一份基本的实验室日志，说明数据收集的日期范围，并附上所有作者的证明，证明在原则接受日期之前没有收集任何数据（第一阶段提交的试验数据除外）。预先注册的研究生成的带有时间戳的原始数据文件也必须公开共享，并且时间戳可以在原则上接受。因此，为完成的研究提交第1阶段协议将构成蓄意不当行为。除这些措施外，虚假的预先注册会对作者产生事与愿违的影响，因为编辑可能会要求在第一阶段审查后更改拟议的实验程序。当然，如果实验已经进行，即使对协议进行微小的修改也不可能，因此也会破坏预先注册的目的。除非作者愿意对他们的实验过程进行进一步的欺骗，否则“预先注册”一项完成的研究将是一种非常无效的出版策略。值得一提的是，任何出版机制，尤其是现状，都无法保护科学免受复杂和有预谋的欺诈行为的影响。通过要求认证和数据共享，RR模型弥补了机会主义研究人员可能会利用的明显漏洞，因为这样做不需要进行彻底的欺诈。但RR最重要的是，通过消除推敲数据、重塑假设或行为失当的压力，激励人们坚持科学方法的假设-演绎模型。

为了使这种批评有效，科学家需要仅仅受到出版行为的激励，而不希望做出真正的发现，也不希望在多个出版物上建立一个连贯的研究成果体系。我们对科学界的动机更为乐观，但重要的是要注意到，粗心大意地进行预先注册的研究也会破坏最终接受第二阶段提交文件所必需的结果-中性测试。

一些科学家认为，如果作者故意提交的协议数量超过他们能够执行的数量，RR模型可能会加重同行审查机制的负担。正如一位评论家所说：“预注册为尽可能多的高影响因子期刊提交想法/实验提供了强大的激励。”有了原则上的接受，研究人员可以准备拨款申请，只支持成功的协议，而放弃被拒绝的协议。如果这种战略被广泛采用，它确实会压倒同行审查。然而，这一问题不适用于任何推出该格式的期刊的RR模型。所有第1阶段提交的材料必须包括一封附信，说明所有必要的支持（如资金、设施）和批准（如道德规范）都已到位，研究人员可以在原则上接受后立即开始。由于无法为未经支持的提案提供这些保证，因此这种担忧是没有意义的。

没有什么。与一些相反关注点，作者可以随时撤回他们的手稿，并且不会被“锁定”在评论第一阶段提交的期刊上发表。如果撤回是在原则上被接受后发生的，许多期刊只会发布撤回注册，其中包括第一阶段提交的摘要以及撤回的简要说明。在一些期刊上，如果需要，作者必须同意发布撤销注册。

这是可以理解的担忧，但可能性很小。只有一小部分人知道第一阶段提交的材料，包括编辑和一小部分评论员；第1阶段提交的信息在研究完成之前不会发布。同样值得注意的是，一旦获得原则上的接受，该杂志就不能拒绝第二阶段的最终提交，因为与此同时，其他地方也发表了类似的作品。因此，即使在不太可能的情况下，评审员会赶在作者之前完成预先注册的设计，这种策略不会给犯罪者带来多少职业优势（尤其是因为最终发布的RR中的“收到手稿”日期是指第一阶段的初始提交日期，因此会早于竞争对手发布的任何标准提交的“收到手稿”日期）。对于被挖掘的担忧并没有阻止研究人员申请拨款或在会议上提出想法，这两项都涉及向比通常看到的第一阶段RR更大的潜在竞争对手群体发布想法。

RR承诺在以下一个或多个问题适用的任何领域提高假设驱动科学的再现性：出版偏见：期刊选择性地发布统计意义重大或具有吸引力的结果。 p-黑客攻击：在结论取决于推断统计的研究中，研究人员选择性地报告具有统计意义的分析。 HARKing–“已知结果后进行假设”：研究人员提出了一个从数据中得出的假设，好像它是先验的统计能力低：研究人员未能确保足够的样本量来检测实际效果。电力不足不仅降低了检测到真正效果的机会；这也降低了观察到的积极影响是真实的机会。 缺乏直接复制：通过尽可能重复先前实验的方法来建立再现性的研究数量不足。RR格式最大限度地减少了这些问题，还要求作者在发表时共享他们的研究数据。因此，如果您的期刊在任何子专业中发表了任何暴露于这些问题的文章，那么您的期刊将从RR中受益。特定期刊中的某些子专业可能比其他专业更适合RR——这就是为什么我们建议将RR作为作者的新选项，而不是作为强制性或通用要求强加。

不可以。我们建议为愿意预先注册其设计的作者提供RR作为新选项，以换取临时文章验收。没有人建议RR在科学中应该是强制性的或普遍的。

第一步是确保所有决策者都阅读了RR的详细指南和要求，因为大多数反对意见都是基于简单的误解。可以找到这些指南的通用示例在这里。为了在您的编辑委员会中讨论该倡议，我们还建议在本网站上分发常见问题解答。如果出现阻碍您的期刊采用RR的关键问题，请务必通知我们。我们欢迎反馈，并很乐意在此页面上解决任何新的问题或异议。如果存在编辑阻力，折衷方案是在特定子学科内试行RR，或将其作为期刊特刊的一部分进行试验。

没有。虽然一些期刊推出了专门用于复制的格式，但该格式适用于新颖的实验设计和复制。《Cortex》和《Drug and Alcohol Dependence》杂志就是这样一个例子，它们邀请了高价值复制和新研究的形式。

证据的权重表明期刊影响因子（JIF）不能预测个别文章的影响；然而，我们很欣赏JIF在许多编辑和出版商中占据重要地位的现实。新出现的证据表明，RR平均被引用在其出版期刊的JIF上方; 而且有合理的逻辑理由相信，RR将持续产生更多的引用，事实上提高了采用它们的门店的JIF。首先，通过要求数据存档，并向读者保证研究结果不是由p-hacking或HARKing生成的，RRs中结论的可信度平均将高于标准文章。其次，通过要求较高的统计能力（在某些情况下，统计能力是学科平均水平的两倍以上），所有结果的可复制性——无论是积极的还是消极的——都将是科学领域中最高的。第三，期刊可以自由地对RR的预选进行编辑控制，这些RR解决了最重要和最及时的科学问题，提供了最具创新性和智慧的解决方法，并保障了可行性。因此，期刊几乎没有理由担心RR对JIF的影响。如果有的话，决定不提供RR的期刊可能会落后于竞争对手。

RR在编辑过程中花费的时间将取决于第一阶段审查的持续时间、研究人员完成预先注册研究所花费的时间以及第二阶段审查的时间。因此，处理时间将超过标准提交的时间，并且由于出版商经常通过这些处理时间来跟踪期刊的性能，因此，RR确实会产生一个错误的信号，表明运营效率低下。这个问题有两种解决方案。第一个也是最明显的解决方法是简单地忽略期刊统计中的“学习时间”（即原则上接受和收到第二阶段手稿之间的时间）。如果这不可行，那么目前几家期刊采用的第二种方法是将原则上的接受视为技术上的拒绝。当然，临时接受的第一阶段手稿的作者会被告知，这只是名义上的拒绝，随后的第二阶段提交将被视为链接的重新提交。该解决方案与大多数期刊的现有基础设施兼容，避免了在期刊统计中包含研究时间。

这很简单。RR的同行评审过程在两个方面与传统评审不同，这两种评审都可以与现有系统相吻合。首先，与标准提交不同，RR有两个不同的审查阶段——一个是数据收集之前，另一个是之后。通过简单地将每个阶段视为一个新的提交，并由期刊编辑助理链接，以及将原则上的接受视为技术上的“拒绝”，可以将其集成到现有的软件中。第二，多个期刊的RR审查过程是结构化的：审稿人被要求评估手稿满足一些固定标准的程度。即使您的处理软件无法实现结构化审查机制，审稿人在预定义字段中输入文本，这些标准可以很容易地纳入评审邀请函中。我们发现，这部作品充分地吸引了审稿人对这些标准的关注。审稿人邀请信和编辑决定信的通用模板可以从我们的“编辑资源”页面下载（请参阅上面的选项卡）。一旦适应了您的特定要求，出版商的技术人员应该能够在几天内将其添加到系统中。例如，在Cortex，一名出版人员在不到一周的时间内对Elsevier编辑系统进行了必要的修改。

这一点也不难。尽管审查过程可能看起来很不寻常，但我们发现审查人员能够快速适应要求。为了帮助简化实施，我们的“编辑资源”选项卡提供了审阅者邀请信和编辑决定信的通用模板。如果您觉得还有其他有用的资源，请联系我们，我们会将其添加到资源页面。我们也很乐意提供个人咨询和帮助。

不可以。该杂志可以在第一阶段审查中严格执行，以确保临时验收仅限于那些被认为最有可能产生信息丰富且对该领域重要结果的研究。

不可以。第一阶段审查过程允许审查人员和编辑预先指定阳性对照、操作检查或评估研究质量的其他标准（例如，验证特定干预或措施是否得到适当实施的数据）。为了防止发表偏倚，唯一的要求是在结果已知之前在第一阶段预先规定此类测试，并且这些测试独立于主要结果测量。

例如，在皇家学会开放科学，第1阶段标准6要求评审员评估“作者是否考虑了足够的结果中性条件（如无下限或上限影响；阳性对照；其他质量检查），以确保获得的结果能够验证所述假设。”对于暂时接受并与结果一起重新提交的手稿（第2阶段），然后，审查人员被要求评估“数据是否能够通过批准的结果中性标准（如无下限和上限效应或阳性对照或其他质量检查的成功）来测试作者提出的假设”。因此，关键质量检查的失败可能是第二阶段被拒绝的理由。

我们建议成立一个由副编辑组成的专门团队，在分发第1阶段提交的文件供审查之前对其进行分类。在这种新格式的早期，作者可能不确定要求，对于迄今为止采用RR的期刊，在适合进行深入审查之前，收到需要进行基本修改的提交文件并不罕见。例如，第一阶段的手稿可能没有包含足够的统计能力分析，或者在拟议的分析中可能缺乏足够的细节。通常，在寻求深入审查之前，可以发现并纠正这些疏忽。根据期刊的范围，编辑委员会也可能希望预选第一阶段RR，以解决最重要或相关的研究问题。在Cortex和许多其他期刊中，这些职责由不同子专业的四名副编辑组成的团队以及负责监督RR类别的版块编辑共同监督。这些要求因专业而异；在许多科学领域，一个较小的分诊小组就足够了。

请参阅参与期刊选项卡以获取当前列表，包括介绍性社论以及每种情况下的详细作者和审阅者指南。您还可以找到一个表格，比较不同RR格式的特性在这里。