食安謠言氾濫，到底哪些可信？破解 4 大謠言陷阱，讓你當個聰明消費者！（上）

本文由 農純鄉 委託，泛科學企劃執行。

• 作者｜Evelyn 食品技師

為什麼自己煮的副食品容易壞掉？

每位寶寶都是媽媽的心頭肉，媽媽們總是耗盡心思烹煮好吃且營養的副食品，可是為什麼自己煮的副食品容易壞掉？因為食品與自然環境中，經常存在著無數的細菌，在處理食物的過程中，難免會受到微生物的污染。

一般在家中，媽媽們會把煮好的副食品放涼，再放進冰箱冷藏保存，但光是這樣的過程中，空氣中的細菌、與副食品接觸到的容器，都有機會讓細菌趁虛而入到粥裡，增加食品腐敗的風險。

再者，將副食品放進冰箱冷藏保存，是不具任何殺菌效果的。大部分的病原菌都是嗜溫菌，喜歡 20℃～40℃ 的環境，就算把溫度降低到一般冷藏溫度 5℃，細菌並不會死亡，只是讓它生長活性降低。因此冷藏僅能降低細菌的繁衍速度，為抑制細菌生長（抑菌），而非殺死細菌。

冷凍雖然可以讓細菌停止活動，進入休眠的狀態，但也不是殺死細菌，若不慎讓溫度回升的話，細菌即會恢復活力而急速增殖。

所以若想要妥善延長食物的保存時間，就必須要進行「滅菌」，現在市面上有不需要放冰箱也能常溫保存，即開即食的寶寶粥，它是如何做到的呢？

常溫寶寶粥為什麼不用冰也不會壞？

一般常見的巴斯德氏殺菌（簡稱巴氏殺菌）法，是一種把食物加熱至某個溫度（通常低於 100°C）並保持一定時間，即可殺滅一些致病性微生物，是較為溫和的方法，如鮮奶或蛋液等。但因無法完全殺滅所有的微生物，故這類食品就必須放冷藏保存，且保存時間僅 2～4 天。

常溫寶寶粥之所以可放常溫保存仍不會壞，是因為有經過「商業滅菌」的過程。通常商業滅菌即是利用高溫、高壓，將食品中所有的微生物殺滅，使它們無法生長導致食品腐敗，並且驅出容器中的氧氣，避免它和食品中的成份進一步作用，再藉著密封容器防止外界的微生物又污染食品。且依《食品添加物使用範圍及限量暨規格標準》之規定，商業滅菌後的產品是禁止使用防腐劑的。

加上商業滅菌後的常溫寶寶粥採用「食品級鋁箔積層袋密封包裝」，可耐高溫，不會產生塑化劑，耐酸鹼，還能充分阻隔空氣及細菌入侵。因此，在如此嚴苛的滅菌條件，並搭配嚴謹的無菌環境、密閉包裝的方式下，常溫寶寶粥當然不需要添加任何防腐劑也能夠常溫保存喔！

挑選常溫寶寶粥的技巧

寶寶粥除了要具備基本的安全、健康與美味之外，挑選時還需要注意過敏原，以避免家中的心肝寶貝，因為食物過敏而引發嚴重的不適症狀。

依《食品過敏原標示規定》，現在過敏原強制標示總共有 11 項，比較需要注意的常見過敏原如甲殼類、牛奶或羊奶、蛋、堅果類、含麩質之穀物、大豆及魚類等。

故媽媽們在選購寶寶粥的時候，務必要記得檢視產品成分與營養標示，確認是否含有寶寶會過敏的食材。

此外，選擇信譽優良的食品製造商也是非常重要的，農純鄉的常溫寶寶粥成分公開透明，擁有齊全的安全認證（包含 HACCP、ISO 22000、CAS 認證等），堅持將產品定期送 SGS 檢驗，並將檢驗報告於網站上公開供消費者查看。

而且農純鄉寶寶粥有9種口味，皆通過100%無添加潔淨（clean label）標章驗證，產品完全不使用含基因改造食品原料，亦不含任何的食品添加物。甚至連包裝材質都通過德國 LFGB 檢驗，確保寶寶粥在高溫滅菌處理的時候，與食物直接接觸的包裝與內容物不會發生反應，為安全無虞。

農純鄉的常溫寶寶粥，除了採用純天然、無添加的真材實料令消費者安心之外，在創造健康、美味的同時，更是做了層層安全、嚴格的把關。而且寶寶粥能常溫保存，外出時既方便又能兼顧營養，讓媽媽們既能安心又輕鬆地滿足寶寶的每餐需求喔！

農純鄉寶寶粥：https://lihi1.cc/xbpbL

參考資料

1. 施明智，2013。食物學原理（第三版）。新北市：藝軒圖書出版社。
2. 衛生福利部食品藥物管理署

• 本文轉載自社團法人台灣國際生命科學會（ILSI Taiwan）《【ILSI Taiwan 國際會客室】2021年第2期-在食品安全及COVID-19風險中取得平衡》
• 發佈者／Dr. David Acheson，The Acheson Group （TAG）創始人、總裁兼執行長，超過30年醫療和食品安全經驗，曾任職美國農業部食品安全及檢驗服務局 （USDA FSIS）、食品藥物管理局食品安全與應用營養中心 （FDA CFSAN），在FDA期間制定2007食品防護計畫，作為美國食品安全現代化法案 （FSMA）的基礎。

在過去的兩年，食品業者都在努力對抗 COVID-19，避免員工染疫，同時持續種植、製造及銷售食品，並且努力維持食品安全倡議與計畫。這是全球性的挑戰，台灣也是如此。無法遠端上工的食品業者們，如何兼顧防疫，讓食品能夠安全生產呢？

食物中毒的汙染源頭，比供膳場所更前端

食媒性疾病（Foodborne illness，俗稱食物中毒）是全世界持續發生的議題，而且在一些情況下會產生危機，以台灣來說：

• 根據 Surveillance of Foodborne Diseases in Taiwan（Medicine, February 2021）的研究，在 2014 到 2018 年間，食物中毒事件患者數為 26,847 人，平均每年有 5,370 人。
• 2019 年，台灣有 503 件食物中毒案件，患者數為 6,944 人，創下 23 年來新高。
• 2020 及 2021 年已發現有許多食物中毒的攝食場所是發生在學校，2020 年，台中市的三所不同學校，共有 130 名學生發生食物中毒；新北市的一所國小有 106 名學生及教職員因為有食品中毒症狀 （food poisoning symptoms）被送往醫院。

雖然學校及供膳之營業場所已被列為食物中毒的主要重點，但汙染的源頭需要追溯到更前端的食品供應鏈（supply chain），這表示食品安全在食品生產及配送等各個層面的重要性。

但是食品公司要如何確保食品安全與如何保護員工免於 COVID-19 感染之間取得平衡，尤其居家工作（work-from-home）這個選項，對食品產業來說是不切實際的。

在保護員工的前提下，讓食品安全生產

在疫情流行期間，艾奇森集團 (The Acheson Group, TAG) 持續與客戶合作，幫助客戶在食品安全及保護員工進行食品生產間取得平衡，以下是對 COVID-19 防護措施之一些建議，同時亦可遵守食品安全規範。

COVID-19 防護措施：與全球大流行的傳染病應對，是一個全新的挑戰，COVID-19 是一種未知的疾病，這使得大家更難知道要如何好好的保護員工及民眾。但隨著我們對這個病毒的了解越多，就能了解病毒在工作場所傳播的風險，我們以金字塔管制階層（Hierarchy of Controls Pyramid，詳見圖一）為基礎，開發一個降低風險的策略 （Risk Mitigation Strategy），這種管制階層的建立可以降低在工作場所傳染或傳播疾病的風險。

在這些管制措施中，業者可以採用 4 種基本但必須的規範，能保護員工又可確保營運持續性（business continuity）：

1. 員工健康檢查：員工抵達後，每天定期量測體溫，並詢問員工目前的健康狀況、旅遊史及密切接觸者，問題要包括在過去 24 小時內有無發燒、咳嗽、呼吸困難、嗅覺或味覺喪失 （anosmia）、疲倦或疲勞、喉嚨痛、頭痛、腸胃道疾病，如腹瀉（diarrhea）等，並詢問該員工是否在出現症狀前 48 小時內，接觸過有 COVID-19 症狀的人或已確診患有 COVID-19 的人。
2. 社交距離：員工之間保持 2 公尺的社交距離，區隔有助於防止已受 COVID-19 感染的人傳染給其他員工，雖然在廠房內難以進行，但公司可以採用輪班方式及錯開休息時間、減少休息室椅子數量、盡可能增加設置格欄（placing barriers）、增加生產班次或放慢生產線速度等策略，讓員工之間的距離可以拉遠，也可以在廠房周圍張貼海報，提醒員工要保持社交距離的重要性。
3. 個人衛生：勤洗手並避免碰觸臉、鼻子、眼睛和嘴巴，可以減少 COVID-19（與其他疾病）的傳播，若能同時做到上述兩者，即使我們手不小心接觸到傳染性飛沫，也可以確保不會轉移到鼻子、眼睛和嘴巴。洗手要用肥皂及水至少 20 秒，如果無法執行，要使用酒精含量至少 60% 的洗手液，如果手已經明顯弄髒了，要先用肥皂及水洗手，再使用含酒精的洗手液。
4. 口罩：儘管戴口罩的文化在台灣已經根深蒂固，但值得一提的是，在廠房內以及戶外群聚時，戴口罩有助於減少病毒的傳播。口罩的選擇要有兩層或多層緊密編織、透氣、可清洗的不織布（fabric），如棉或亞麻；第三層（中間層） 是過濾型的不織布，如聚丙烯不織布，可以增加防護力。重點是口罩的貼合度及過濾性（而不是增加層數），口罩大小要夠大，至少可以完全覆蓋鼻子及嘴巴，且緊密貼合臉的兩側、沒有縫隙，而且仍然能夠輕鬆的呼吸。

若能強制執行上述策略和管制階層中的其他策略，將有助於降低 COVID-19 的傳播，以及因為受 COVID-19 感染而導致員工缺勤。

「可追溯性」是食品安全的重要關鍵

食品安全：台灣在 2016 年制定的食安五環政策，與美國的食品安全法規有一些相似之處，尤其是著重於可追溯性（traceability）的「從農場到餐桌的食品安全系統」，不論是在美國、台灣，以及全世界，我們發現食品鏈（food chain）可追溯性是食品安全的重要關鍵，上述提到的，台灣學校食品中毒案件也證明其重要性，雖然汙染源可能發生在學校，但也可能是從食品供應鏈中被帶入，所以要了解汙染發生在哪個環節，才是預防和去除汙染源的關鍵。

雖然可追溯性在台灣和美國都不是新的策略，但在疫情期間更顯重要，供應商也面臨一些挑戰，食品製造商、零售商和餐飲業者要確保他們的供應鏈風險評估及管理盡可能達到健全及徹底落實。

食品業者應保持關注其他食品安全領域包括：

• 環境監測及管制：環境管制計畫 （Environmental Control Program, ECP）是客製化系統（customized system）的規範，有助於降低加工環境中的汙染風險，包括遵守一般作業規範、良好的衛生（proper sanitation）、製程管制（process controls）、預防維護（preventive maintenance）和矯正措施（corrective actions），並確保上述這些措施皆符合法規要求。
• 回收及危機處理之管理：即使在良好的情況下，食品汙染仍然會發生，所以產品回收也會發生，做好產品回收的準備，不僅保護消費者，更是對品牌的保護。尤其是在一些危機情況，譬如疫情期間，業者如何管理產品回收，取決於業者對產品回收的準備情況。
• 過敏原：2016 年，台灣將食品過敏原標示規範，從 6 項主要食品過敏原，增加為 11 項，施行日期剛好在全球疫情大流行的高峰期（2020 年 7 月），所以很容易被忽視，但重要的是，所有食品公司都必須備製好系統性的過敏原檢測及管制規範，這不僅是為了確保符合法規規範，更是要保護消費者。
• 法規及全球標準：每個國家皆有特定的法規規範食品業者，但是在全球競爭下，業者通常還需要遵守全球標準，例如全球食品安全倡議  （Global Food Safety Initiative, GFSI），其中許多標準在疫情期間臨時進行調整，以符合各國「宅在家（stay-at-home）」的規範，但是，隨著許多地區的疫情開始趨緩，完整的標準規範將恢復施行，許多業者需要重新評估操作情況，以確保在面對 COVID-19 的同時，沒有遺漏任何重點。

雖然臺灣在2021年中出現 COVID-19 病例增加，目前在民眾努力配合下疫情逐漸趨緩，但對食品安全的需求會持續管制。因此，業者必須要在 COVID-19 與持續性食品安全議題間取得平衡，以確保可保護員工、消費者，以及業者本身。

參考文獻

1.  Surveillance of Foodborne Diseases in Taiwan（Medicine, February 2021）
2. 食安五環政策
3. 供應鏈風險評估及管理

「培養媒體識讀能力」已是這個資訊爆炸時代，人人都須具備的基本素養。閱讀報章雜誌時檢查資料出處、收到危言聳聽的訊息時先查明是否為假消息，這些幾乎都己經是基本常識。然而，撇除一些惡意扭曲事實的報導、刻意造假的研究結果不算，那些發表在國際科學期刊、經過嚴謹審查機制的研究報告，我們就真能全盤相信嗎？首先，讓我們從 2015 年心理學界的再現性危機¹（reproducibility crisis，或作replication crisis）案例說起……

2015 年，有鑒於學界出版偏誤²（publication bias，註一）、選擇性分析資料、選擇性報告結果等問題，一大群世界各地的心理學家集結一起，合作進行了 100 個複製性研究 (replication studies)，要看看如果以同樣的研究方法、實驗配置，能否成功重現一些刊登於三個心理學領域重要期刊（註二）的研究結果。畢竟，若一現象為真，研究人員能再次發現相同結果的機率應是相當高。心理學家們先是利用準隨機抽樣 (quasi-random sampling) 方式選擇要進行重複驗證的研究題目，分工合作、嚴謹複製原實驗的研究設計、程序與工具，過程也經過原作者的認證，並以相當高的統計考驗力（average replication power = 0.92）去檢定原實驗效果。原本，在他們參照的 100 個已發表研究結果中，高達97%的結果是有統計顯著性的，簡單來說，幾乎所有的原始研究都成功驗證某假說，或者發現某個顯著的現象、關聯。

然而令人驚訝且失望的是，重複驗證的結果中僅有 36% 是有統計顯著性的，即使是那些達到統計顯著的結果，新發現的平均效果值（mean effect size = 0.197）也小於原本發表於期刊上的效果值（mean effect size = 0.403）。這樣的結果給心理學界丟下了一個巨大的震撼彈！畢竟，可重複性（或作再現性，reproducibility）是科學的重要特徵之一，在眾多條件都控制的情況下，仍有如此高比例的研究結果無法被再現，不禁使人懷疑，是否多數心理學發現僅是曇花一現？在某個陰錯陽差的機緣下「幸運」達到的統計顯著性？再者，如果一項科學發現可以有時候是對的、很多時候是錯的，那這項科學發現的價值何在？

2018 年，另一批超過 200 位心理學家參與的大型研究計畫（Many Lab 2）^{3, 4}中，他們針對 28 個常見的心理學現象進行重複驗證。類似於前述 2015 年的例子¹，28 個重複驗證的研究中只有約一半（15 個）結果是支持原發現的，並有高達 75%（21 個）研究的效果值是低於原期刊中報告的效果值。另外，Many Lab 2 這項大型研究計畫廣納 36 個國家的 15305 位受試者，以確認心理學研究結果是否會受到族群間異質性等背景因素影響，他們的結果顯示，只有 39%（11 個）的研究結果呈現群體異質性（heterogeneity），而這 11 個研究大多是那些成功被重複驗證、效果值很大的研究題目。

換句話說，要以受試者、情境的不同來解釋那些無法被重複驗證的結果，似乎是不成立的，因為反而是那些能成功重複驗證的研究題目會受到群體異質性影響⁴。複製性研究的成敗，更多取決於研究的現象本身^{1, 4}。真實存在的現象、貼近事實的理論與假設，通常都能在不同環境、對象、時空背景下被重複驗證；相對的，僅因為偽陽性 (false positive) 機率或其他因素而發現的顯著結果，即使完美重現原研究場域、工具、對象，能再次有相同發現的機率也不高。

更令人吃驚的是，在近年無法被重複驗證的案例中，甚至不乏一些對心理系學生來說耳熟能詳、出現於教科書的經典心理學現象，例如，「臉部回饋假說」（facial-feedback hypothesis，註三）^4-6、促發效應（priming effect，註四）⁴和自我耗損（Ego Depletion，註五）^{7, 8}。

在這波重複驗證風潮中最諷刺的莫過於，最經得住考驗的發現居然是「大約只有一半的心理學研究結果能被重複驗證」⁹。

讀到這，先別急著把心理學教科書、期刊丟進垃圾桶！也先別急著下定論說：「果然心理學、社會科學都是主觀的！是不可信的！」當然不是。事實上，再現性不高的現象，在生物學、工程學、物理學、甚至醫學，都不算罕見^{10, 11}。在質疑批判之前，或許我們更該思考：是什麼造成目前的現狀？以及，作為知識的產出者、使用者、讀者，我們能做些什麼？

為何無法重複驗證？

假設研究員 Ａ 和研究員 Ｂ 使用同樣研究設計、實驗方法，但得出的結果卻不一致，例如 Ａ 發現的東西 Ｂ 沒發現，我們可以懷疑的解釋有：

1. Ａ、Ｂ 所研究的對象與環境不同，情境與個體差異的因素造成結果不同
2. Ａ 或 Ｂ 在研究時不小心出了錯，以至於 Ａ 與 Ｂ 的實驗事實上不完全一樣
3. 結果不同僅是由於抽樣誤差（sampling error）、機率的關係，Ａ 的結果可能是偽陽性（false positive），或者 Ｂ 的結果是偽陰性（false negative）。此點的深入探討可參考「p 值的陷阱：p 值是什麼？又不是什麼？」¹²一文。

像是在 2015 年¹與 2018 年⁴的大型複製性研究中，無法重複驗證的原因較不可能是實驗方法誤差或個體差異等混淆變項。原因是，可能影響結果、但無關於研究主題的混淆因素，都已被研究人員納入考量並透過統計方法排除，例如，樣本數、個體差異、文化差異等。並且，研究團隊在進行重複驗證時都與經過原作者審核、同儕審查，以確認實驗程序成功複製原始實驗。也就是說，現實條件下能控制的都控制了，但仍有如此高比例的研究結果與原始發現不同，究竟是哪裡出了問題？

Open Science Collaboration 團隊認為¹，多數研究無法重複驗證的結果，指出了目前心理學領域出現的出版偏誤與選擇性報告等問題。一直以來，期刊出版者重視原創性研究多於複製性研究，加上過去期刊多半傾向發表有統計顯著性的結果，少數研究者甚至為了能成功在期刊發表，選擇性的報告結果，甚至修改原先假設、操弄資料以達到成功驗證假說的假象。而重複驗證危機正是顯現了這樣不當的風氣、行為造成的後果，並彰顯施行複製性研究的重要性與必要性。

當然，針對個別研究，單一一次重複驗證的失敗，不代表我們應該全盤否認原始發現，而應是蒐集更多、更透明、更全面的證據，以後設分析 (meta-analysis) 等統計方式，得出真正有可信度的結論^{1, 4}。

研究人員可以如何應對？面對這樣系統性的問題，矯正方法當然也需要系統性的合作與改變。出版決策者在判斷是否發表一篇研究報告的標準，不該單靠結果的顯著與否，而是主題重要性、研究方法正確性、嚴謹性等，並給予支持性與不支持性的證據同等重視；研究資金贊助者，可以更鼓勵這類複製型研究、而非僅是創新研究；此外，目前學者也建議研究人員在開始進行實驗前進行預先註冊（Preregistration）¹³，或選擇進行註冊研究（registered report）¹⁴。

例如，在 OSF （Open Science Framework）¹⁵此平台上，研究人員可以在實驗、收資料之前，先將實驗設計、實驗假設、受試者的排除標準（Exclusion Criteria）等，先在網頁上進行註冊¹⁶，如此一來便能保證研究的透明性、可信性，並避免有心懷不軌的研究人員在蒐集資料後，才事後操弄假設、扭曲數據¹³。

此外，也越來越多心理學期刊提供「註冊研究」（registered report）¹⁷。此投稿方式，有別於以往只在完整撰寫完一篇研究報告後才投稿，進行註冊研究時，會在研究緒論、方法撰寫好時（實驗開始前），就先投稿到期刊接受第一階段審查（Stage 1 peer review），待該領域專家認可其研究價值、方法正確性之後，再開始實際進行實驗、收受試者的步驟。此舉也確保了，不管之後的研究結果是支持或不支持原先假設，其結果的報告都會在第二階段審查（Stage 2 peer review）之後刊登在該期刊上，藉此，多少有辦法校正目前文獻中支持性和不支持性證據失衡、研究發現過於正向的狀況¹⁴。

同時，Open Science Collaboration 團隊也強調¹，再現性危機不代表心理學家們應該志在讓所有初始研究都能在未來被重複驗證，因為這樣反而是變相地鼓勵研究者只去探討那些「明顯會成功」的研究題目，限制了該領域的創新性與探索性。也許我們該做的，單純就是回歸科學、理性的本質，真正聚焦在一研究主題的價值、方法嚴謹度、結果解釋的正確性等。而非單純因為某一研究題目有多「吸睛」或是某一研究「感覺」會不會成功，來決定研究以及領域的走向。

身為讀者、知識使用者，我們可以如何看待再現性危機？

科學成果的品質很大程度取決於研究者，但同時，任何研究人員都不是完人、每個研究都可能因資源限制、現實考量而有其限制。另一方面，我們也不太可能要求社會上所有人都熟悉統計、數據分析的判讀，但身為讀者、知識使用者，我們可以做到的是，用正確、理性的態度面對所接受到的資訊。尤其是針對新穎、單一、小規模、樣本數少的研究證據，不要馬上視之為「真理」，並在之後有相斥、反駁的證據出現時，保持開放的心態，才不會落入確認偏見 (confirmation bias) 的陷阱中¹⁸。

科學是一種問題解決、探究世界的方式，而非一種盲目的「信仰」。更重要的是，科學是依循序漸進的過程，也許我們很多時候會以為，科學發現的過程像是卡通、故事中的那樣，研究者經過幾年埋頭苦幹，在某個天時地利人和的當下，對天大喊「Aha！我找到了（某現象、某理論、某關聯）！」然後留下改變世代的研究成果與發現。

當然，這種故事可能在少數案例是真的，但大多時候，科學是一個集眾人之力、不斷自我修正、相互辯論，最後達到一個「趨近」真理的過程，過程中，可能會走岔路、會誤判虛實、會自相矛對，這不代表我們必須對科學失望，相反地，我們應該為「發現錯誤與不足」感到欣喜，因為唯有診斷出現有的病灶，我們才能真正對症下藥，從而將知識探索推向一個更正確的方向。

備註

註一：出版偏誤（publication bias）意指，科學期刊傾向於發表有顯著結果、成功驗證假設的研究結果，而非無顯著性、不支持假說的其他證據，造成學界充斥著過於正向的支持性證據，使學者難以權衡正負向證據、達成客觀觀點。

註二：Open Science Collaboration（2015）進行複製性研究的主題選自2008年刊登於Psychological Science （PSCI）、Journal of Personality and Social Psychology （JPSP）、以及 Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition （JEP: LMC）的共100個研究

註三：「臉部回饋假說」（facial-feedback hypothesis）由美國心理學家William James提出，其假說認為臉部表情、肌肉的變化能導致心裡情緒反應上的變化，例如，咬一支筆時，做出嘴角上揚的表情能讓人心情感到快樂。

註四：促發效應（priming effect）指，藉由激發人們心中的某個概念，相關、類似的態度、信念、行為也會一同被激發。如，激發「熱」的概念，會強化人們對溫室效應的信念。

註五：自我耗損（Ego Depletion）理論認為，人的意志力（willpower）為有限資源，因此進行任何需要消耗心理能源的事之後，如自我控制、決策等，再從事其他作業的效能就會降低。例如，壓抑自己想吃零食的欲望後，專心於解數學難題的毅力就會降低。

參考資料

1. Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251).
2. Van Aert, R. C., Wicherts, J. M., & Van Assen, M. A. (2019). Publication bias examined in meta-analyses from psychology and medicine: A meta-meta-analysis. PloS one, 14(4), e0215052.
3. https://osf.io/8cd4r/ 
4. Klein, R. A., Vianello, M., Hasselman, F., Adams, B. G., Adams Jr, R. B., Alper, S., … & Sowden, W. (2018). Many Labs 2: Investigating variation in replicability across samples and settings. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 1(4), 443-490.
5. https://digest.bps.org.uk/2016/09/01/no-reason-to-smile-another-modern-psychology-classic-has-failed-to-replicate/ 
6. https://pansci.asia/archives/170845#:~:text=%E3%80%8C%E8%87%89%E9%83%A8%E5%9B%9E%E9%A5%8B%E5%81%87%E8%AA%AA%E3%80%8D%E6%B8%AC%E8%A9%A6,%E6%94%AF%E7%AD%86%EF%BC%8C%E4%B8%80%E9%83%A8%E7%89%87&text=%E7%84%B6%E8%80%8C%EF%BC%8C%E6%9C%89%E4%BA%BA%E8%AA%8D%E7%82%BA%E5%8F%8D%E9%81%8E%E4%BE%86,%E4%BA%86%E5%8F%88%E6%9C%83%E6%9B%B4%E5%BF%AB%E6%A8%82%EF%BC%81
7. http://www.slate.com/articles/health_and_science/cover_story/2016/03/ego_depletion_an_influential_theory_in_psychology_may_have_just_been_debunked.html?via=gdpr-consent
8. Hagger, M. S., Chatzisarantis, N. L., Alberts, H., Anggono, C. O., Batailler, C., Birt, A. R., … & Zwienenberg, M. (2016). A multilab preregistered replication of the ego-depletion effect. Perspectives on Psychological Science, 11(4), 546-573.
9. https://www.theatlantic.com/science/archive/2018/11/psychologys-replication-crisis-real/576223/ 
10. Baker, M. (2016). Reproducibility crisis. Nature, 533(26), 353-66.
11. http://www.angle.com.tw/ahlr/discovery/post.aspx?ipost=2658#:~:text=%E6%A0%B9%E6%93%9AKNAW%E5%A0%B1%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84,%E7%9A%84%E7%9B%B8%E5%90%8C%E7%9A%84%E7%B5%90%E8%AB%96%EF%BC%8C%E5%8D%B3
12. https://pansci.asia/archives/110923 
13. Lakens, D. (2019). The value of preregistration for psychological science: A conceptual analysis. Japanese Psychological Review, 62(3), 221-230.
14. Nosek, B. A., & Lakens, D. (2014). Registered Reports. Social Psychology, 45(3), 137–141. https://doi.org/10.1027/1864-9335/a000192 
15. https://osf.io 
16. https://www.cos.io/initiatives/prereg?_ga=2.70913104.1585635274.1623426782-1610779414.1622469013
17. https://www.cos.io/initiatives/registered-reports
18. https://pansci.asia/archives/185705