Einleitung des Sonderheftes: Die GLES Open Science Challenge 2021: Ein Pilotprojekt zur Anwendbarkeit von Registered Reports in der quantitativen Politikwissenschaft

The GLES Open Science Challenge 2021 was a pioneering initiative in quantitative political science. Aimed at increasing the adoption of replicable and transparent research practices, it led to this special issue. The project combined the rigor of registered reports—a new publication format in which studies are evaluated prior to data collection/access and analysis—with quantitative political science research in the context of the 2021 German federal election. This special issue, which features the registered reports that resulted from the project, shows that transparent research following open science principles benefits our discipline and substantially contributes to quantitative political science. In this introduction to the special issue, we first elaborate on why more transparent research practices are necessary to guarantee the cumulative progress of scientific knowledge. We then show how registered reports can contribute to increasing the transparency of scientific practices. Next, we discuss the application of open science practices in quantitative political science to date. And finally, we present the process and schedule of the GLES Open Science Challenge and give an overview of the contributions included in this special issue.Die GLES Open Science Challenge 2021 war ein Pilotprojekt in der quantitativen Politikwissenschaft, die darauf abzielte, die Akzeptanz von replizierbaren und transparenten Forschungspraktiken zu erhöhen. Dieses Sonderheft enthält die im Rahmen dieses Projektes entstandenen Artikel. Die GLES Open Science Challenge verband die strengen Regeln von Registered Reports – einem neuen Publikationsformat, bei dem Studien vor der Datenanalyse begutachtet werden – mit quantitativer Politikwissenschaft im Kontext der Bundestagswahl 2021. Die Beiträge dieses Sonderheftes zeigen, dass transparente Forschung, die den Prinzipien von Open Science folgt, unserer Disziplin zugutekommt und einen wesentlichen Beitrag zur quantitativen Politikwissenschaft leistet. In dieser Einleitung zum Sonderheft erläutern wir zunächst, warum transparentere Forschungspraktiken notwendig sind, um den kumulativen Fortschritt der wissenschaftlichen Erkenntnisse zu gewährleisten. Dann zeigen wir auf, wie Registered Reports dazu beitragen können, die Transparenz wissenschaftlicher Praktiken zu erhöhen. Anschließend diskutieren wir die bisherige Anwendung von Open-Science-Praktiken in der quantitativen Politikwissenschaft. Nachfolgend stellen wir den Prozess und den Zeitplan der GLES Open Science Challenge vor und geben abschließend einen Überblick über die in diesem Sonderheft enthaltenen Beiträge

The GLES Open Science Challenge 2021: A Pilot Project on the Applicability of Registered Reports in Quantitative Political Science (Special Issue Introduction)

The GLES Open Science Challenge 2021 was a pioneering initiative in quantitative political science. Aimed at increasing the adoption of replicable and transparent research practices, it led to this special issue. The project combined the rigor of registered reports - a new publication format in which studies are evaluated prior to data collection/access and analysis - with quantitative political science research in the context of the 2021 German federal election. This special issue, which features the registered reports that resulted from the project, shows that transparent research following open science principles benefits our discipline and substantially contributes to quantitative political science. In this introduction to the special issue, we first elaborate on why more transparent research practices are necessary to guarantee the cumulative progress of scientific knowledge. We then show how registered reports can contribute to increasing the transparency of scientific practices. Next, we discuss the application of open science practices in quantitative political science to date. And finally, we present the process and schedule of the GLES Open Science Challenge and give an overview of the contributions included in this special issue.Die GLES Open Science Challenge 2021 war ein Pilotprojekt in der quantitativen Politikwissenschaft, die darauf abzielte, die Akzeptanz von replizierbaren und transparenten Forschungspraktiken zu erhöhen. Dieses Sonderheft enthält die im Rahmen dieses Projektes entstandenen Artikel. Die GLES Open Science Challenge verband die strengen Regeln von Registered Reports - einem neuen Publikationsformat, bei dem Studien vor der Datenanalyse begutachtet werden - mit quantitativer Politikwissenschaft im Kontext der Bundestagswahl 2021. Die Beiträge dieses Sonderheftes zeigen, dass transparente Forschung, die den Prinzipien von Open Science folgt, unserer Disziplin zugutekommt und einen wesentlichen Beitrag zur quantitativen Politikwissenschaft leistet. In dieser Einleitung zum Sonderheft erläutern wir zunächst, warum transparentere Forschungspraktiken notwendig sind, um den kumulativen Fortschritt der wissenschaftlichen Erkenntnisse zu gewährleisten. Dann zeigen wir auf, wie Registered Reports dazu beitragen können, die Transparenz wissenschaftlicher Praktiken zu erhöhen. Anschließend diskutieren wir die bisherige Anwendung von Open-Science-Praktiken in der quantitativen Politikwissenschaft. Nachfolgend stellen wir den Prozess und den Zeitplan der GLES Open Science Challenge vor und geben abschließend einen Überblick über die in diesem Sonderheft enthaltenen Beiträge

GLES Open Science Strategie

Das hier vorliegende Dokument beschreibt die strategische Ausrichtung der German Longitudinal Election Study (GLES) zur Förderung von Open Science (Offene Wissenschaft). Hierbei wird anhand von vier Grundpfeilern des Konzepts von Open Science - Open Methodology, Open Data, Open Source und Open Access - dargestellt, in welchen Bereichen die GLES derzeit gut abschneidet, in welchen Bereichen noch Verbesserungspotentiale vorhanden sind und welche Maßnahmen eingeleitet werden sollen, um die GLES nach Open Science Grundsätzen auszurichten. Die Umsetzung dieser Maßnahmen ist als langfristiger Prozess gedacht, bei dem existierende und neue Arbeitsprozesse sich am Ideal einer offenen Wissenschaftspraxis orientieren sollen. Ziel der hier vorgestellten Strategie soll es sein, sowohl Prozesse der Datenerhebung und Datenaufbereitung offen und transparent zu gestalten, als auch Forschende aktiv beim Praktizieren einer offenen Wissenschaft zu unterstützen. Das Dokument wurde von den Autor*innen in enger Rücksprache mit dem gesamten GLES Team bei GESIS und der Koordinierungsgruppe (KG) der GLES verfasst

Fazit des Sonderheftes: Die GLES Open Science Challenge 2021 im Rückblick: Erfahrungen und Lessons Learned

The GLES Open Science Challenge 2021 was a pilot project aimed at demonstrating that registered reports are an appropriate and beneficial publication format in quantitative political science that helps to increase transparency and replicability in the research process and thus yields substantial and relevant contributions to our discipline. The project resulted in the publication of this special issue, which includes seven registered reports based on data from the German Longitudinal Election Study (GLES) collected in the context of the 2021 German federal election. This concluding article of the special issue brings together the perspectives of the participating authors, reviewers, organizers, and editors in order to take stock of the different experiences gained and lessons learned in the course of the project. We are confident that future projects of a similar nature in political science, as well as authors, reviewers, and editors of registered reports, will benefit from these reflections.Die GLES Open Science Challenge 2021 ist ein Pilotprojekt, das zeigt, dass Registered Reports ein geeignetes und gewinnbringendes Publikationsformat in der quantitativen Politikwissenschaft sind, die dazu beitragen können, die Transparenz und Replizierbarkeit im Forschungsprozess zu erhöhen und somit substanzielle und relevante Beiträge für unsere Disziplin zu liefern. Das Ergebnis ist die Veröffentlichung dieses Sonderheftes mit sieben Registered Reports, die auf Daten der German Longitudinal Election Study (GLES) basieren, die im Rahmen der Bundestagswahl 2021 erhoben wurden. Dieser abschließende Artikel des Sonderheftes bringt die Perspektiven von Autor*innen, Gutachter*innen, Organisator*innen und Herausgeber*innen zusammen, um eine Bilanz der verschiedenen Erfahrungen und Lehren zu ziehen, die im Laufe dieses Projektes gewonnen wurden

Special issue conclusion : The GLES Open Science Challenge 2021 in hindsight: experiences gained and lessons learned

Die GLES Open Science Challenge 2021 ist ein Pilotprojekt, das zeigt, dass Registered Reports ein geeignetes und gewinnbringendes Publikationsformat in der quantitativen Politikwissenschaft sind, die dazu beitragen können, die Transparenz und Replizierbarkeit im Forschungsprozess zu erhöhen und somit substanzielle und relevante Beiträge für unsere Disziplin zu liefern. Das Ergebnis ist die Veröffentlichung dieses Sonderheftes mit sieben Registered Reports, die auf Daten der German Longitudinal Election Study (GLES) basieren, die im Rahmen der Bundestagswahl 2021 erhoben wurden. Dieser abschließende Artikel des Sonderheftes bringt die Perspektiven von Autor*innen, Gutachter*innen, Organisator*innen und Herausgeber*innen zusammen, um eine Bilanz der verschiedenen Erfahrungen und Lehren zu ziehen, die im Laufe dieses Projektes gewonnen wurden

Development and Validation of a Risk Score for Chronic Kidney Disease in HIV Infection Using Prospective Cohort Data from the D:A:D Study

Ristola M. on työryhmien DAD Study Grp ; Royal Free Hosp Clin Cohort ; INSIGHT Study Grp ; SMART Study Grp ; ESPRIT Study Grp jäsen.Background Chronic kidney disease (CKD) is a major health issue for HIV-positive individuals, associated with increased morbidity and mortality. Development and implementation of a risk score model for CKD would allow comparison of the risks and benefits of adding potentially nephrotoxic antiretrovirals to a treatment regimen and would identify those at greatest risk of CKD. The aims of this study were to develop a simple, externally validated, and widely applicable long-term risk score model for CKD in HIV-positive individuals that can guide decision making in clinical practice. Methods and Findings A total of 17,954 HIV-positive individuals from the Data Collection on Adverse Events of Anti-HIV Drugs (D:A:D) study with >= 3 estimated glomerular filtration rate (eGFR) values after 1 January 2004 were included. Baseline was defined as the first eGFR > 60 ml/min/1.73 m2 after 1 January 2004; individuals with exposure to tenofovir, atazanavir, atazanavir/ritonavir, lopinavir/ritonavir, other boosted protease inhibitors before baseline were excluded. CKD was defined as confirmed (>3 mo apart) eGFR In the D:A:D study, 641 individuals developed CKD during 103,185 person-years of follow-up (PYFU; incidence 6.2/1,000 PYFU, 95% CI 5.7-6.7; median follow-up 6.1 y, range 0.3-9.1 y). Older age, intravenous drug use, hepatitis C coinfection, lower baseline eGFR, female gender, lower CD4 count nadir, hypertension, diabetes, and cardiovascular disease (CVD) predicted CKD. The adjusted incidence rate ratios of these nine categorical variables were scaled and summed to create the risk score. The median risk score at baseline was -2 (interquartile range -4 to 2). There was a 1: 393 chance of developing CKD in the next 5 y in the low risk group (risk score = 5, 505 events), respectively. Number needed to harm (NNTH) at 5 y when starting unboosted atazanavir or lopinavir/ritonavir among those with a low risk score was 1,702 (95% CI 1,166-3,367); NNTH was 202 (95% CI 159-278) and 21 (95% CI 19-23), respectively, for those with a medium and high risk score. NNTH was 739 (95% CI 506-1462), 88 (95% CI 69-121), and 9 (95% CI 8-10) for those with a low, medium, and high risk score, respectively, starting tenofovir, atazanavir/ritonavir, or another boosted protease inhibitor. The Royal Free Hospital Clinic Cohort included 2,548 individuals, of whom 94 individuals developed CKD (3.7%) during 18,376 PYFU (median follow-up 7.4 y, range 0.3-12.7 y). Of 2,013 individuals included from the SMART/ESPRIT control arms, 32 individuals developed CKD (1.6%) during 8,452 PYFU (median follow-up 4.1 y, range 0.6-8.1 y). External validation showed that the risk score predicted well in these cohorts. Limitations of this study included limited data on race and no information on proteinuria. Conclusions Both traditional and HIV-related risk factors were predictive of CKD. These factors were used to develop a risk score for CKD in HIV infection, externally validated, that has direct clinical relevance for patients and clinicians to weigh the benefits of certain antiretrovirals against the risk of CKD and to identify those at greatest risk of CKD.Peer reviewe

Soziale Erwünschtheit im Faktoriellen Survey : eine empirische Analyse der Präsentationsform von Vignetten

Es wird der Einfluss von Präsentationsformen von Vignetten auf das Antwortverhalten in der Abfrage selbstberichteten, abweichenden Verhaltens untersucht. Hierfür werden verschiedene Präsentationsformen von Vignetten im Zusammenhang mit sozialer Erwünschtheit diskutiert, wobei als theoretischer Rahmen Cialdini´s theory of normative conduct gewählt wird. An diese Diskussion anknüpfend werden die Hypothesen formuliert, die danach einer empirischen Überprüfung unterzogen werden

(Non)probability sampling in survey reseach

This dissertation explores the distinctions between probability and nonprobability sampling approaches, focusing on their implications in empirical analyses and their methodological refinement. The research is structured around two core inquiries. Firstly, it examines the extent to which disparities associated with these sampling methods are evident in empirical analyses that rely on varied survey samples. Secondly, it aims to advance the methodology underlying both probability and nonprobability sampling. Through this investigation, the dissertation contributes valuable insights into the effectiveness and limitations of each sampling approach, offering guidance for their application in social science research