#研究者的謹慎描述，可望避免腦神經科學研究結果的誤傳

腦神經科學中的生理性別（生物學的特徵）與社會性別（文化面向的態度、行為與表現）差異廣受各界關注，不僅有專家學者應用，更有許多大眾科學或社群媒體等加以轉述。一旦有人在過程中誤讀研究文獻，很可能將錯誤的認知廣傳出去。

對此，腦神經科學家Gina Rippon等三位英國學者認為，若原始的研究論文本身就能額外謹慎地描述其過程與結果，可望從源頭避免使非專業人士（如記者等）誤解。因此，他們設計出一份縮寫為「MAGIC」、提供研究者參照的指南。

#「MAGIC」五指標，促進研究者謹慎描述腦神經科學中的性別面向

Rippon等學者運用工作坊、公共活動和線上調查等方式，針對神經科學研究描述其性別分析時可能發生的失準、誇大或扭曲等問題，諮詢各方以收集反饋，為了達成「負責的印象管理」效果，進而開發出以下五個指標，各指標的字首連結成「MAGIC」這字。
．規模（Magnitude）：清楚、準確地描述了生理／社會性別的差異程度。
．準確度（Accuracy）：明確定義變項，並謹慎地使用變項解釋結果。
．可概括性（Generalisability）：對結果的應用範圍持謹慎態度。
．誇大（Inflation）：避免使用誇大研究結果重要性的語言。
．可信度（Credibility）：謹慎地承認他們的發現與現有研究相符或不符。

Rippon等人希望透過這五個指標，達成「負責的印象管理」效果，確保研究者準確地在論文中描述各個流程，避免誇大或失準，導致各方讀者誤傳研究結果。

#「MAGIC」指南+性別化創新，嚴謹加分！

腦神經科學領域的研究人員除了運用「MAGIC」指南加強文字描述的嚴謹度，還有什麼工具能夠促進性別分析更加精確，讓研究事半功倍呢？

研究者不妨參考性別化創新（Gendered Innovations）方法，針對設計、實驗、描述、傳播等各個階段詳加闡述生理性別／社會性別分析。如此一來，不但提升研究深度，更可推動社會大眾準確了解與應用研究成果，增進各方福祉。

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延伸閱讀：

性別化創新基礎方法－分析生理性別 https://tinyurl.com/24ek9dck

性別化創新基礎方法－分析社會性別 https://tinyurl.com/mwfbc8xh

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