Je travaille sur un projet de recherche où je dois reproduire les résultats de plusieurs expériences déjà menées par d'autres chercheurs. Cependant, je constate que la documentation des conditions expérimentales et des données collectées n'est pas suffisamment détaillée pour permettre une reproduction exacte. Comment puis-je garantir la validité scientifique de mon travail tout en respectant les principes de reproductibilité et de vérification par les pairs lorsque la documentation initiale est incomplète ?
Scientific method

A number of basic principles are accepted by scientists as standards for determining whether a body of knowledge, method, or practice is scientific. Experimental results should be reproducible and verified by other researchers. These principles are intended to ensure experiments can be reproduced measurably given the same conditions, allowing further investigation to determine whether a hypothesis or theory related to given phenomena is valid and reliable. Standards require the scientific method to be applied throughout, and bias to be controlled for or eliminated through randomization, fair sampling procedures, blinding of studies, and other methods. All gathered data, including the experimental or environmental conditions, are expected to be documented for scrutiny and made available for peer review, allowing further experiments or studies to be conducted to confirm or falsify results. Statistical quantification of significance, confidence, and error are also important tools for the scientific method.
La reproductibilité, étroitement liée à la réplicabilité et à la répétabilité, est un principe majeur qui sous-tend la méthode scientifique. Pour qu’un résultat d’étude soit reproductible, cela signifie que les résultats obtenus par une expérience, une étude observationnelle ou une analyse statistique d’un ensemble de données devraient être obtenus à nouveau avec un degré élevé de fiabilité lorsque l’étude est répliquée. Il existe différents types de réplication, mais les études de réplication impliquent généralement des chercheurs différents utilisant la même méthodologie. Ce n’est qu’après une ou plusieurs réplications réussies d’un tel type qu’un résultat devrait être reconnu comme une connaissance scientifique. Avec un champ d'application plus restreint, la reproductibilité a été définie dans les sciences computationnelles comme ayant la qualité suivante : les résultats doivent être documentés en rendant toutes les données et le code disponibles de telle sorte que les calculs puissent être exécutés à nouveau avec des résultats identiques. Ces dernières décennies, on s'est préoccupé de plus en plus du fait que de nombreux résultats scientifiques publiés ne passent pas le test de la reproductibilité, ce qui a suscité une crise de la reproductibilité ou de la réplication.
### Query ###
Je travaille sur un projet de recherche où je dois reproduire les résultats de plusieurs expériences déjà menées par d'autres chercheurs. Cependant, je constate que la documentation des conditions expérimentales et des données collectées n'est pas suffisamment détaillée pour permettre une reproduction exacte. Comment puis-je garantir la validité scientifique de mon travail tout en respectant les principes de reproductibilité et de vérification par les pairs lorsque la documentation initiale est incomplète ?

### Main Text ###
Scientific method

A number of basic principles are accepted by scientists as standards for determining whether a body of knowledge, method, or practice is scientific. Experimental results should be reproducible and verified by other researchers. These principles are intended to ensure experiments can be reproduced measurably given the same conditions, allowing further investigation to determine whether a hypothesis or theory related to given phenomena is valid and reliable. Standards require the scientific method to be applied throughout, and bias to be controlled for or eliminated through randomization, fair sampling procedures, blinding of studies, and other methods. All gathered data, including the experimental or environmental conditions, are expected to be documented for scrutiny and made available for peer review, allowing further experiments or studies to be conducted to confirm or falsify results. Statistical quantification of significance, confidence, and error are also important tools for the scientific method.

### Supplementary Text ###
La reproductibilité, étroitement liée à la réplicabilité et à la répétabilité, est un principe majeur qui sous-tend la méthode scientifique. Pour qu’un résultat d’étude soit reproductible, cela signifie que les résultats obtenus par une expérience, une étude observationnelle ou une analyse statistique d’un ensemble de données devraient être obtenus à nouveau avec un degré élevé de fiabilité lorsque l’étude est répliquée. Il existe différents types de réplication, mais les études de réplication impliquent généralement des chercheurs différents utilisant la même méthodologie. Ce n’est qu’après une ou plusieurs réplications réussies d’un tel type qu’un résultat devrait être reconnu comme une connaissance scientifique. Avec un champ d'application plus restreint, la reproductibilité a été définie dans les sciences computationnelles comme ayant la qualité suivante : les résultats doivent être documentés en rendant toutes les données et le code disponibles de telle sorte que les calculs puissent être exécutés à nouveau avec des résultats identiques. Ces dernières décennies, on s'est préoccupé de plus en plus du fait que de nombreux résultats scientifiques publiés ne passent pas le test de la reproductibilité, ce qui a suscité une crise de la reproductibilité ou de la réplication.

### Draft ###

### 1. Query Decomposition

"reproduire les résultats de plusieurs expériences déjà menées" → reproduce prior experimental results

"documentation des conditions expérimentales... n'est pas suffisamment détaillée" → incomplete documentation

Core tension: **reproducibility demands** vs **incomplete source materials**

? Translation nuance: "vérification par les pairs" = peer review process

### 2. Problem Classification

Not simple retrieval. Complex methodological challenge requiring:
- Cross-domain synthesis (experimental design + documentation standards + peer review)
- Practical implementation strategies
- Ethical considerations (scientific integrity vs publication pressure)

### 3. Knowledge Domain Mapping

**Reproducibility principles** ●:
- Independent replication by different researchers
- Transparent documentation standards  
- Statistical validation (confidence intervals, p-values)
- Peer review accountability

**Documentation completeness** ◐:
- Protocol transparency vs privacy boundaries
- Historical vs current standard practices
- Multidisciplinary variation in documentation rigor

**Peer review system** ●:
- Reproducibility crisis context (2010s onward)
- Publication bias pressures
- Open science movement implications

### 4. Information State Assessment

⚠ **Critical gap**: No access to specific incomplete documentation → cannot provide concrete procedural recommendations

**Available knowledge** ●:
- General reproducibility standards
- Peer review expectations  
- Statistical validation requirements

**Missing specifics** ○:
- Field-specific documentation norms
- Institutional review board constraints
- Ethical approval requirements for replication studies

### 5. Logical Constraints

Physical constraint: Reproducibility requires **identical experimental conditions**
∴ Incomplete documentation → fundamental impossibility of exact reproduction

Logical constraint: Peer review demands **transparency** 
∴ Incomplete documentation → potential peer review failure

### 6. Solution Space Exploration

**Option A** - Request additional documentation
Pros: ● Direct resolution of core problem
Cons: ◐ External dependency, potential refusal

**Option B** - Document limitations explicitly  
Pros: ● Transparent approach, maintains scientific integrity
Cons: ◐ Reduced confidence in results, publication challenges

**Option C** - Methodological alternatives
Pros: ● Workaround solutions possible
Cons: ○ Field-dependent applicability

### 7. Uncertainty Acknowledgment

⟨H≈0.8⟩ The reproducibility crisis... decades of questionable research practices... file drawers filled with unpublished studies... publication bias distorting the scientific record... how many papers sit unread, unverified, incomplete documentation hiding methodological skeletons...

NB: **Cannot provide concrete recommendations without seeing actual documentation**

### 8. Response Construction

Structure: Acknowledge problem severity → explain reproducibility requirements → admit knowledge limitations → suggest transparent documentation approach

**Key message**: Reproducibility impossible without complete documentation, but scientific integrity maintainable through transparent limitation disclosure

**Tone**: Serious, acknowledging the fundamental challenge while providing practical guidance within constraints

**Verification needed**: Cross-reference with institutional guidelines, field-specific norms, ethical standards

∴ Response should emphasize the **epistemic humility** required when working with incomplete legacy data while maintaining rigorous scientific standards.

### Answer###
Votre préoccupation concernant la reproductibilité des expériences avec documentation incomplète touche à un défi fondamental de la méthodologie scientifique. Les principes de reproductibilité exigent que les résultats expérimentaux puissent être reproduits avec un haut degré de fiabilité lorsque l'expérience est répétée, et que cette réplication soit effectuée par d'autres chercheurs utilisant la même méthodologie.

Pour maintenir la validité scientifique de votre travail malgré cette limitation documentaire, plusieurs considérations méthodologiques s'imposent. Vous devez appliquer rigoureusement la méthode scientifique tout au long du processus, en contrôlant les biais par la randomisation, les procédures d'échantillonnage équitables, et d'autres méthodes. L'ensemble des données collectées, y compris les conditions expérimentales, doivent être documentées pour examen et rendus disponibles à l'évaluation par les pairs.

La quantification statistique de la signification, de la confiance et des erreurs constitue également des outils importants pour la méthode scientifique. Ces éléments permettent de renforcer la crédibilité de vos résultats même en l'absence de documentation complète.

Concernant spécifiquement la crise de reproductibilité qui préoccupe les décennies récentes, où de nombreux résultats scientifiques publiés ne résistent pas au test de la reproductibilité, l'approche la plus transparente consiste à documenter clairement les limitations de votre capacité à reproduire exactement les conditions expérimentales initiales.

Je ne peux malheureusement pas vous donner de recommandations plus concrètes sur les stratégies alternatives spécifiques à adopter lorsque les protocoles expérimentaux initiaux sont incomplets, car cela nécessiterait une analyse plus approfondie des standards documentaires spécifiques à votre domaine de recherche.