随着科学研究的不断增加，对于科学结果的可复制性的关注也越来越高。
数据无法复制的原因多种多样，从复杂分析中的诚实错误到数据操纵等都可能导致无法复制。一些解决方法，如清晰的实验步骤和协议，多批次合成材料，以及多个实验室的研究。
此外，它还强调了测量的重要性，包括材料合成和性能测量的细节。在材料科学领域，实验合成的可复制性非常关键，因为微小的差异可能会对结果产生重大影响。
文章还提到了一些特定领域的最佳实践，以及如何使计算科学更加开放和可重复。
最后，文章强调了确保科学实践的重要性，并提出了一些方法来实现可重复性，如制定检查清单和共享数据。
（banq注：可重复性与专利保护以及知识产权之间需要权衡。唯一的方式是将创新技术快速资本化产业化，通过引入资本自我实现可重复可复制，变成大量复制的产品，同时通过产品获利，保证研发可持续性，边公开细节，边申请专利，边不断进化。
无法产业化的理论创新则以诺贝尔奖为判断依据，例如医学历史上两个重量诺贝尔奖：自噬和山中因子，虽然都是日本人发现的，但是他们都在美国这个技术资本主义实现最快速度的产业化，例如哈佛大学教授大卫辛克莱是在这两个理论上推进的代表人物，他提出的自噬激活以及通过山中因子再编程逆转青光眼衰老。）