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なぜ掲載された研究所見のほとんどが間違ってるのか？ 2005 閲覧314万回／引用8221件；医学において世界で最も賢いとみなされている #JohnIoannidis 特別教授 @METRICStanford 主張された研究所見のほとんどが過誤である事を証明できる @PLOSMedicine pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16060722/ pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38320512/ pic.twitter.com/U6rqDeOUG0 x.com/DrYametai/stat…

早くやめた医@DrYametai7月22日(月) 22:51

陰謀論って魅力的だよね、わかるよ。自分だけが隠された真実に気づいてるって感じがしてワクワクするよね。でもね、そういうのって大人になる前にみんな卒業するんだ。黒魔術の本とかドラゴンのキーホルダーなんかと一緒にさ。

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

なぜ掲載された研究所見のほとんどが間違ってるのか？ 2005 閲覧314万回／引用8194件；医学において世界で最も賢いとみなされている #JohnIoannidis 特別教授 @METRICStanford 主張された研究所見のほとんどが過誤である事を証明できる @PLOSMedicine pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16060722/ pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38320512/ pic.twitter.com/EHS6A1HFWq x.com/mazzaskii/stat…

Masaaki Kurahashi MD&PhD@mazzaskii7月14日(日) 10:26

これは完全なる暴言。その研究が将来役に立つかどうか判断するのは非常に難しい。でも皆自分の研究が将来世の為に役立つと信じて苦しみながら頑張っている。詐欺師的な研究者などほんの少数だろう。この発言は撤回して頂きたい。 x.com/hashimoto_lo/s…

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

いれぶん⚡️eleven@eleven_s_s7月6日(土) 17:00

マジでそう思う。 pic.twitter.com/f75JA8aEh1

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

マクリン助教祖ら世界的な統計学者らは現行の基礎研究は意味が無いとの見解を示してるけど [amazon.co.jp/dp/B0B1QDFP4J]。主張された研究所見の殆どが過誤である事を証明できる 2005 閲覧314万回／引用8194件 #JohnIoannidis 特別教授 @METRICStanford pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16060722/ pic.twitter.com/dTcCuOxy80 x.com/akio31888300/s…

あきお, Ph.D.🇺🇸@akio318883007月14日(日) 13:52

こういう考えの人が一定数いることも知っておくべきなのだろう。我々がやるべきことは、基礎研究の重要性（なぜすぐに利益に繋がることばかりをするべきではないか）を粛々と説いていくことなんだと思う。 x.com/hashimoto_lo/s…

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サイコパワー@dr_psycho_power7月13日(土) 8:37

うつみんてガチで病気なのか、病気を装ってる悪人なのかどっちなん？ x.com/_137_036/statu…

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なぜ公開された研究所見のほとんどが過誤であるのか？ 2005 閲覧313万回／引用8163件；医学において世界で最も賢いとみなされている #JohnIoannidis 特別教授 @METRICStanford 主張された研究所見のほとんどが過誤である事を証明できる @PLOSMedicine pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16060722/ pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38320512/ pic.twitter.com/LXMLigPCsP x.com/hinonai_kemuri…

Luu@hinonai_kemuri2024年6月22日

返信先:@R23Medこんな大阪でも、プリントアウトした論文を持参された経験ありますよ。 PubMedで英語論文を読んでから来てね😉 で追い帰してます。

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

なぜ公開された研究所見のほとんどが過誤であるのか？ 2005 閲覧313万回／引用8116件；医学において世界で最も賢いとみなされている #JohnIoannidis 特別教授 @METRICStanford 主張された研究所見のほとんどが過誤である事を証明できる @PLOSMedicine pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16060722/ pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38320512/ pic.twitter.com/ufYGsRXYoJ