Die Replikationskrise in der Psychologie
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- Volker Krämer
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1 Die Replikationskrise in der Psychologie Wie machen wir jetzt weiter This presentation is inspired by presentations from Daniel Lakens, Jim Grange, and Brian Nosek 2015/09/23 PD Dr. Felix Schönbrodt Ludwig-Maximilians-Universität München CENTER FOR OPEN SCIENCE
2 Eine kurze Geschichte der (aktuellen) Replikationskrise
3 2011 Bem Feeling the future (JPSP) Starke Evidenz: 9 konzeptuelle Replikationen, alle signifikant! 3
4 Bem Wagenmakers et al.: NHST Kritik
5 Bem Wagenmakers et al.: NHST Kritik JPSP verweigert Publikation einer präregistrierten, hoch-power Replikation (Ritchie, Wiseman, & French, 2012) 2012: JPSP publiziert doch eine Replikation (Galak, Leboeuf, Nelson, & Simmons, 2012)
6 2011 Bem Simmons et al.: False-positive psychology Durch Kombination einiger typischer QRPs steigt die Typ-I Fehlerrate von 5% auf > 50%. 6
7 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Self-admission rate für viele QRPs > 50%. 7
8 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Incompetent or ill-informed researchers Nothing in their heads PLOS One scientific 8
9 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Daniel Kahneman, Nobelpreis Daisy chain replications Set up a daisy chain of labs A-B-C-D-E-A, where each lab will replicate the study selected by its neighbor (+pre-registration + open data) Success would immediately rehabilitate the field. 9
10 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Daniel Kahneman, Nobelpreis I believe that you should collectively do something about this mess. I see a train wreck looming. 10
11 I believe that you should collectively do something about this mess. I see a train wreck looming. 11
12 n = 20 pro Bedingung d = % CI[0.05; 1.41] 377x zitiert seit
![N > 3500 pro Bedingung p=.76 d = -0.01 95% CI[-0.05; 0.04] n = 20 pro Bedingung d = 0.73 95% CI[0.05; 1.](/docs-images/65/52674666/images/13-4.jpg "41] 377x zitiert seit 2007 http://www.terryburnham.com/2015/04/a-trick-for-higher-sat-scores.html?")
13 N > 3500 pro Bedingung p=.76 d = % CI[-0.05; 0.04] n = 20 pro Bedingung d = % CI[0.05; 1.41] 377x zitiert seit
14 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Gründung des Center for Open Science ( ) + Open Science Framework
15 Komplettes Projektmanagement Data management, pre-registrations, version control, private/public, private read-only links for reviewers, wikis, lists, Dropbox/Figshare/Github integration, download statistics 15
16 16
17 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Gründung des Center for Open Science ( ) + Open Science Framework Simonsohn et al.: p-curve
18 Simonsohn et al.: p-curve Die p-curve: Nulleffekt Unter der H₀ sind p-werte gleichverteilt. Eine Studie durchzuführen = einen zufälligen p-wert aus dieser Verteilung zu ziehen Density % p value 18
19 Simonsohn et al.: p-curve Die p-curve: ES > 0 Je größer die Power, desto linkssteiler die p-curve Density % 10% power p value 19
20 Simonsohn et al.: p-curve Die p-curve: ES > 0 Je größer die Power, desto linkssteiler die p-curve Density % 35% power (average in psychology) p value 20
21 Simonsohn et al.: p-curve Die p-curve: ES > 0 Je größer die Power, desto linkssteiler die p-curve Density % 80% power p value 21
22 Simonsohn et al.: p-curve Elderly priming p-werte Density % aller p-werte sind < % aller p-werte sind zwischen.025 and.05 n=5 n= % power p value 22
23 Simonsohn et al.: p-curve Elderly priming p-werte Elderly priming p-values (k = 18): p =.043 p =.034 p =.046 p =.033 p =.017 p =.044 p =.043 p =.048 p =.039 Lakens, 2014: 23
24 Simonsohn et al.: p-curve p-curve, p-uniform, R-index, test for insufficient variance, test for excess significance, Meta-Regression, PET-PEESE, Evidenz? Null-Effekt + Publikationsbias? p-hacking? 24
25 Simonsohn et al.: p-curve 25
26 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Gründung des Center for Open Science ( ) + Open Science Framework Simonsohn et al.: p-curve ManyLabs 1 & Special Issue Replication
27 ManyLabs 1 & Special Issue Replication Social Psychology: Replication Special Issue (Nosek & Lakens, 2014) 7/45 = 16% replizierbar Vermeulen et al: One Hit, S2 Vermeulen et al: One Hit, S1 Johnson et al: Resume, S2 Brandt et al: Brightness, Online Brandt et al: Lamp, Laboratory Brandt et al: Flashlight, Online Johnson et al: Dog, S2 Ijzerman et al: Young, S4 Johnson et al: Resume, S1 Johnson et al: Trolley, S2 Brandt et al: Flashlight, Laboratory Blanken et al: Donat., (Neu. > Po.) S3 Johnson et al: Kitten, S1 Brandt et al: Watts, Online Johnson et al: Dog, S1 Blanken et al: Coop., (Neu. > Po.) S1 Brandt et al: Watts, Laboratory Brandt et al: Lamp, Online Brandt et al: Candle, Laboratory Johnson et al: Total, S2 Brandt et al: Candle, Online Johnson et al: Total, S1 Johnson et al: Wallet, S1 Calin Jageman et al: Superstition, S2 Calin Jageman et al: Superstition, S1 Johnson et al: Kitten, S2 Ijzerman et al: Old, S4 Driscoll et al: Social Network, S3 Driscoll et al: Romeo & Julliet, S3 Johnson et al: Trolley, S1 Driscoll et al: Social Network, S1 Driscoll et al: Romeo & Julliet, S1 Blanken et al: Donat., (Neu. > Po.) S1 Brandt et al: Brightness, Laboratory Johnson et al: Wallet, S2 Johnson et al: Plane, S1 Driscoll et al: Social Network, S2 Driscoll et al: Romeo & Julliet, S2 Johnson et al: Plane, S2 Blanken et al: Coop., (Neu. > Po.) S2 Ijzerman et al: Young, S2 Nauts et al: Open Ended Ijzerman et al: Old, S3 Ijzerman et al: Young, S1 Vermeulen et al: One Hit, S Posterior effect size (unrestricted) 27
28 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Gründung des Center for Open Science ( ) + Open Science Framework Simonsohn et al.: p-curve ManyLabs 1 & Special Issue Replication Schnall-Debatte
29 Schnall-Debatte Jason Mitchell, Harvard Shameless little bullies, replication mafia, replication police, McCarthyite nightmare, Hostile replicators, mindless replicators, god s chosen soldiers in a great jihad, Witch hunt, A bunch of self-righteous, self-appointed sherifs, replication hysteria, 29
30 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Gründung des Center for Open Science ( ) + Open Science Framework Simonsohn et al.: p-curve ManyLabs 1 & Special Issue Replication Schnall-Debatte ManyLabs 3 30
31 ManyLabs 3 10 Effekte, 20 Labore, n >
32 ManyLabs 3 ES: d =.09, p =.02 n für 95% power = 6708 Power im Original (n = 152): 8% 10 Effekte, 20 Labore, n >
33 ManyLabs 3 10 Effekte, 20 Labore, n >
34 ManyLabs 3 10 Effekte, 20 Labore, n >
35 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Gründung des Center for Open Science ( ) + Open Science Framework Simonsohn et al.: p-curve ManyLabs 1 & Special Issue Replication Schnall-Debatte ManyLabs 3 Reproducibility Project: Psychology (RP:P) 35
36 Reproducibility Project: Psychology (RP:P) 36% aller Replikationen sind signifikant geworden PS - cog: 53% JEP:LMC: 48% PS - soc: 29% JPSP - soc: 23% 83% aller ES sind kleiner als im Original: MO: r =.40 MR: r =.20 36
37 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Gründung des Center for Open Science ( ) + Open Science Framework Simonsohn et al.: p-curve ManyLabs 1 & Special Issue Replication Schnall-Debatte ManyLabs 3 Reproducibility Project: Psychology (RP:P) DGPs Pressemitteilung und Diskussionsforum 37
38 36% oder 39% oder 47% oder 68% repliziert? 38
39 36% oder 39% oder 47% oder 68% repliziert? We encounter more and more situations in which the replication study is actually larger than the original study. [ ] In these cases incorporating the smaller original study in the estimation increases bias. Hence, evaluating only the large replication study would provide the most accurate effect size estimate. Sometimes a single high-quality, well-reported study can be recommended instead of a statistical synthesis of heterogenous studies. (Brugha et al., 2012, p. 450) 39
40 38% Evidenz gegen den Originalbefund (und für H₀) 28% inconclusive (davon ⅔ tendenziell gegen Original) 34% Evidenz für den Originalbefund 40
41 Bem Simmons et al.: False-positive psychology John et al.: Prevalence of QRPs Doyen et al. (2012) The Bargh rant Kahneman: Open Letter Gründung des Center for Open Science ( ) + Open Science Framework Simonsohn et al.: p-curve ManyLabs 1 & Special Issue Replication Schnall-Debatte ManyLabs 3 Reproducibility Project: Psychology (RP:P) DGPs Pressemitteilung und Diskussionsforum 41
42 2014 Simonsohn et al.: p-curve ManyLabs 1 & Special Issue Replication Schnall-Debatte 2015 ManyLabs 3 Reproducibility Project: Psychology (RP:P) DGPs Pressemitteilung und Diskussionsforum Warum haben wir so viele nicht-replizierbare Befunde? 42
43 Warum haben wir so viele nicht-replizierbare Befunde? proximat = Wodurch = Wirkursache Frage nach dem Mechanismus: Durch welche Prozesse entsteht ein Phänomen? ultimat = Wozu = Zweckursache Frage nach dem Ziel: Welchen Zweck erfüllt ein Phänomen? 43
44 Unabsichtliche Fehler The garden of forking paths Questionable Research Practices (QRPs) Betrug Publikationsbias 44
45 Unabsichtliche Fehler The garden of forking paths Questionable Research Practices (QRPs) Betrug Publikationsbias 45
46 Reproduzierbarer Analyse-Code und Open Data wird vorausgesetzt - inhouse checking bei Einreichung 54% hatten Ergebnisse im Paper, die nicht mit denen der Datenanalyse übereinstimmen u.a.: falsche Vorzeichen oder falsch benannte Regressionskoeffizienten, Fehler in Stichprobengröße, falsche Deskriptivstatistiken 46
47 90%-Excel-Gate
48 Unabsichtliche Fehler Lösung: Open Data Lösung: Reproducible Scripts The garden of forking paths Questionable Research Practices (QRPs) Betrug Publikationsbias 48
49 Unabsichtliche Fehler Lösung: Open Data Lösung: Reproducible Scripts The garden of forking paths Questionable Research Practices (QRPs) Betrug Publikationsbias 49
50 The garden of forking paths Andrew Gelman & Eric Loken, 2013 Data Inspired by Neurosceptic s blog: 50
51 The garden of forking paths Test equal variance assumption? Andrew Gelman & Eric Loken, 2013 Type of outlier rejection p <.05 Data Use a robust statistic? Check again if all variables are coded correctly? Inspired by Neurosceptic s blog: 51
52 The garden of forking paths Andrew Gelman & Eric Loken, 2013 p <.05 Data optional stopping in Datenanalyse, sobald p <.05 Inflation falsch-positiver Ergebnisse. Wir alle sind p-hacker! (Manche unabsichtlich) Inspired by Neurosceptic s blog: 52
53 Unabsichtliche Fehler Lösung: Open Data Lösung: Reproducible Scripts The garden of forking paths Lösung: Open Data Lösung: Präregistrierung Questionable Research Practices (QRPs) Betrug Publikationsbias 53
54 Unabsichtliche Fehler Lösung: Open Data Lösung: Reproducible Scripts The garden of forking paths Lösung: Open Data Lösung: Präregistrierung Questionable Research Practices (QRPs) Lösung: Präregistrierung Betrug Publikationsbias 54
55 Unabsichtliche Fehler Lösung: Open Data Lösung: Reproducible Scripts The garden of forking paths Lösung: Open Data Lösung: Präregistrierung Questionable Research Practices (QRPs) Lösung: Präregistrierung Betrug Publikationsbias 55
56 n: n = 40 publizierte ES: d = 0.5 / r = 0.21 Power: 34% Bakker, M., van Dijk, A., & Wicherts, J. M. (2012). The Rules of the Game Called Psychological Science. Perspectives on Psychological Science, 7(6), Button, K. S., Ioannidis, J. P. A., Mokrysz, C., Nosek, B. A., Flint, J., Robinson, E. S. J., & Munafò, M. R. (2013). Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nat Rev Neurosci, 14(5),
57 Psychology/Psychiatry 92%! 34%? Fanelli, D. (2011). Negative results are disappearing from most disciplines and countries. Scientometrics, 90(3), doi: / s
58 Unabsichtliche Fehler Lösung: Open Data Lösung: Reproducible Scripts The garden of forking paths Lösung: Open Data Lösung: Präregistrierung Questionable Research Practices (QRPs) Lösung: Präregistrierung Betrug Publikationsbias Lösung: Präregistrierung, registered reports 58
59 proximat = Wodurch = Wirkursache Frage nach dem Mechanismus: Durch welche Prozesse entsteht ein Phänomen? Teillösung: Lösung: Lösung: Open Open Data Data Lösung: Reproducible Scripts Lösung: Präregistrierung, Lösung: registered Präregistrierung reports hier ist schon viel passiert! 59
60 Open Science Badges 60
61 Open Science Badges 38% aller Artikel in PsychScience haben bereits Open Data 61
62 Transparency and Openness Promotion (TOP) Guidelines 62
63 Transparency and Openness Promotion (TOP) Guidelines Data sharing transparency Level 0 Level 1 Level 2 Level 3 63
64 Cognition and Emotion European Journal of Personality Experimental Psychology Journal of Research in Personality Perspectives on Psychological Science Psychological Science Personal Relationships Organization signatories sind: Association for Psychological Science (APS), Association for Research in Personality (ARP), Society for Personality and Social Psychology (SPSP) Organization signatories sind (bisher) nicht: American Psychological Association (APA) Deutsche Gesellschaft für Psychologie (DGPs) 64
65 AIMS Neuroscience Attention, Perception, and Psychophysics Cognition and Emotion Comprehensive Results in Social Psychology Cortex Drug and Alcohol Dependence Experimental Psychology Journal of Accounting Research Journal of Business and Psychology Journal of Personnel Psychology Journal of Media Psychology NFS Journal Perspectives on Psychological Science Royal Society Open Science Social Psychology Working, Aging and Retirement 65
66 Den file-drawer sichtbar machen: von Hal Pashler, Sean Kang, Bobbie Spellman, und Alex Holcombe 66
67 Den file-drawer sichtbar machen: curatescience.org von Etienne LeBel, Alex Kyllo und Fred Hasselman 67
68 Warum haben wir so viele nicht-replizierbare Befunde? proximat = Wodurch = Wirkursache Frage nach dem Mechanismus: Durch welche Prozesse entsteht ein Phänomen? ultimat = Wozu = Zweckursache Frage nach dem Ziel: Welchen Zweck erfüllt ein Phänomen? 68
69 Zwei Kandidaten für eine Professur. Beide erheben 2000 Probanden pro Jahr. haben zu 50% zutreffende Hypothesen. haben vergleichbare Forschungsdesigns. untersuchen Phänomene mit der typischen Effektstärke (d = 0.40). Keiner macht p-hacking. In den letzten 5 Jahren hat Kandidat A 33 statistisch signifikante Artikel publiziert Kandidat B 21 statistisch signifikante Artikel publiziert 69
70 Zwei Kandidaten für eine Professur. Beide erheben 2000 Probanden pro Jahr. haben zu 50% zutreffende Hypothesen. haben vergleichbare Forschungsdesigns. untersuchen Phänomene mit der typischen Effektstärke (d = 0.40). Keiner macht p-hacking. In den letzten 5 Jahren hat Kandidat A 33 statistisch signifikante Artikel publiziert n = 25 pro Bedingung Kandidat B 21 statistisch signifikante Artikel publiziert n = 100 pro Bedingung 70
71 In den letzten 5 Jahren hat Kandidat A 33 statistisch signifikante Artikel publiziert davon sind 15% falsch-positiv. 25% der Befunde können in exakten Replikationen repliziert werden. n = 25 pro Bedingung Kandidat B 21 statistisch signifikante Artikel publiziert davon sind 6% falsch-positiv. 76% der Befunde können in exakten Replikationen repliziert werden. n = 100 pro Bedingung "In a world where researchers are rewarded for how many papers they publish, this can lead to a decrease in the truth value of our shared knowledge." Nelson, Simmons, & Simonsohn (2012) 71
72 Präferenz Kandidat B Präferenz Kandidat A Gervais, W. M., Jewell, J. A., Najle, M. B., & Ng, B. K. L. (2015). n=177 Sozialpsychologie- ProfessorInnen 72
73 Präferenz Kandidat B Anzahl Publikationen durchschnittl. n power consequences Anzahl Publikationen durchschnittl. n Präferenz Kandidat A Nur Anzahl Publikationen Gervais, W. M., Jewell, J. A., Najle, M. B., & Ng, B. K. L. (2015). n=177 Sozialpsychologie- ProfessorInnen 73
74 These: Unsere bisherigen Anreizstrukturen begünstigten QRPs. Das was für die individuellen Karrieren von Forschern nützlich ist, führt kollektiv zu einer Fehlleistung der Wissenschaft. ForscherInnen, die sauber arbeiten (d.h., hohe power, keine QRPs, Transparenz) haben einen klaren Wettbewerbsnachteil. Anti-These: Die Öffentlichkeit bezahlt uns dafür, zutreffendes und belastbares Wissen über die Welt zu generieren. Unsere Anreize sollten so gewählt sein, dass sie gute Forschung belohnen. ForscherInnen, die sauber arbeiten und valides Wissen generieren, sollten keinen Nachteil haben, sondern gefördert werden. 74
75 Die Journals müssten doch eigentlich Die Drittmittelgeber sollten Es liegt jetzt an den Universitätsleitungen, die notwendigen
76 Die Journals müssten doch eigentlich Die Drittmittelgeber sollten Es liegt jetzt an den Universitätsleitungen, die notwendigen Was kann ich tun? Was können wir an unseren Departments ändern? Was kann die DGPs tun?
77 Öffentliche Selbstverpflichtung zu Forschungstransparenz Ich
78 Öffentliche Selbstverpflichtung zu Ich Forschungstransparenz Als Erstautoren immer Open Data Reproduzierbare Analyseskripte 21-word-solution (Simmons et al., 2012) Betreuung von Dissertationen Wir erwarten Open Data, Open Material, reproduzierbare Skripte (intern) Falls Publikation: siehe Erstautoren Bei Serie von Experimenten: mind. 1 präregistrierte Studie Benotung unabhängig von Signifikanz/ Publizierbarkeit der Studien Als Koautoren Wir versuchen, die Erstautoren zu überzeugen, es genau so zu tun Als Reviewer Wir fragen nach Open Data und benutzen den standard reviewer disclosure request ( In Komitees, als Editoren, etc. Wir vertreten die Werte von Open Science und Transparenz 78
79 Öffentliche Selbstverpflichtung zu Forschungstransparenz Ich 9 Unterzeichner/innen von 5 Universitäten
80 Department Aufgaben Aktuelle internationale Entwicklungen zu dem Thema beobachten und in das Department kommunizieren Konkrete Vorschläge bzgl. tenure-track-kriterien, Berufungsverfahren, Doktorandenbetreuung, etc. weiterzuentwickeln Workshops organisieren (z.b.: Wie führe ich eine Präregistrierung durch? Was sind registered reports? Wie publiziere ich Open Data?) Die departmentinterne Diskussion über mögliche Konsequenzen aus der Replikationskrise bündeln und auszuloten, ob gemeinsame Standards entwickelt werden können 17 Mitglieder, alle Lehrstühle sind vertreten Vorschläge diskutieren, fachspezifische Probleme anerkennen keine replication police! 80
81 Title Overcoming intuition: Metacognitive difficulty activates analytic reasoning. Fancy Journal of Shocking Results. Title Overcoming intuition: Metacognitive difficulty activates analytic reasoning. PlosONE. IF 6.4 IF 2.3 Department n = 20 Daten sind leider verloren gegangen Mehrere unabhängige Replikationsversuche gescheitert Hypothesen und Analysen präregistriert n = 200 Rohdaten und Materialien auf Open Science Framework Wir müssen das in den Bewerbungen sichtbar machen! 81
82 Berufungen - ein Diskussionsvorschlag Department Nur die 10 wichtigsten Publikationen im CV nennen (vgl. DFG) Für die 3 wichtigsten: jeweils ein 100-Wort significance statement Open Science Indikatoren & Open Science Statement 82
83 Open-Science-Statement in Professurausschreibung Department Das Department Psychologie legt Wert auf transparente und replizierbare Forschung und unterstützt diese Ziele durch Open Data, Open Material und Präregistrierungen. Bewerber/innen werden daher gebeten, in ihrem Anschreiben darzulegen, auf welche Art und Weise sie diese Ziele bereits verfolgt haben und in Zukunft verfolgen möchten. 83
84 DGPs & Fachgruppen DGPs Öffentlich und glasklar unsere Werte vertreten: Unser Ziel als Wissenschaft ist es, belastbares Wissen zu generieren. Kein Verleugnen oder Schönreden der Problematik: Wir nehmen die aktuelle problematische Evidenz wahr, setzen einen konstruktiven Diskussionsprozess in Gang, und ziehen dann auch Konsequenzen. TOP Guidelines unterzeichnen Nach welchen Kriterien werden zukünftig Preise vergeben? TOP guidelines: Organization signatories are: Expressing their support of the principles of openness, transparency, and reproducibility If relevant, encouraging associated journals to conduct a review of the standards and levels for potential adoption. 84
85 Die Wissenschaft der Zukunft Ist offen: Open Access, Open Data, Open Material, Open Peer Review Ist kollaborativ: Weniger Superstars, mehr (ad-hoc) Forschungsverbünde (siehe ManyLabs; Team up!, Back & Vazire, 2015) Nutzt dafür neue Technologien, wie das Open Science Framework Setzt Anreize für die Qualität des Prozesses, nicht für das Ergebnis (und schon gar nicht für die Quantität) 85
86 You are the reward structure Daniel Lakens POSITION Die Öffentlichkeit bezahlt uns dafür, zutreffendes und belastbares Wissen über die Welt zu generieren. Unsere Anreize sollten so gewählt sein, dass sie gute Forschung belohnen. ForscherInnen, die sauber arbeiten und valides Wissen generieren, sollten keinen Nachteil haben, sondern gefördert werden. Sie setzen die Kriterien in Berufungskommissionen und tenure track Sie sind die Editoren und Reviewer, die entscheiden was publiziert wird. Sie bilden die neue Generation an Forschern aus und sind durch Ihr eigenes Handeln ein Vorbild. PD Dr. Felix Schönbrodt, Ludwig-Maximilians-Universität München
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