実証的サポート
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/12/04 17:21 UTC 版)
社会学者のスティーブン・コールは科学分野の階層に対して証拠を見つけようとする多くの実証研究を実施したが、知識の核心、成文化の程度、または研究資料の点で大きな違いを見つけることはできなかった。 彼が証拠として見つけた違いは、ソフトサイエンスの教科書がより最近の研究に依存する傾向を含んでいたが、ハードサイエンスの教科書の資料は時間とともにより一貫していたというもの。ただしこれは複数の測定値が同じ方向に向かう傾向を考慮せずに個々の測定値を調べ、学問の科学的状態を示すことができるすべて基準分析したものである。 クリーブランド（1984）は57のジャーナルの調査を実施し、自然科学ジャーナルは数学や社会科学のジャーナルよりも多くのグラフを使用し、社会科学ジャーナルはグラフがない場合に大量の観測データを提示することが多いことを発見。 グラフに使用されるページ領域の量は0％から31％の範囲で、変動は主に、サイズではなく含まれるグラフの数によるもの。 7つの主要な科学分野のジャーナルのグラフのサンプルに基づいた2000年のスミスによるさらなる分析は、グラフの使用量が硬度と「ほぼ完全に」相関することを発見（r = 0.97）。また、階層が個々のフィールドに適用されることを示唆し、心理学の10のサブフィールドを使用して同じ結果を示した（r = 0.93）。 Fanelli（2010）は、研究者のバイアスに対する制約が少ないため、「よりソフトな」科学でより良い結果を期待することを提案。 彼らは、仮説を検証した研究論文の中で、肯定的な結果の頻度は、知覚されるフィールドのハードさによって予測されることを発見。たとえば、社会科学全体では、生物科学を中間に置いて、物理科学と比較して肯定的な結果のオッズが2.3倍増加。彼らはこれが社会科学が科学的アプローチに従う限り、社会科学と自然科学は程度だけが異なるという考えを支持すると付け加えた。 Fanelli（2013）は「コンセンサスを達成し、知識を蓄積する」分野の研究者の能力が科学の難しさとともに増加するかどうかをテストし、学術的コンセンサスの程度を示す測定を使用して12の分野から29,000の論文をサンプリング。3つの可能性（階層、ハード/ソフトの区別、または順序付けなし）のうち、結果は階層をサポートし、物理科学が最もよく機能し、続いて生物科学、そして社会科学が続いた。 結果は、数学や人文科学が含まれていたときだけでなく、分野内でも保持されていた。
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