From Exploration to Reduction: A Case Study in Scientific Self-Correction and the Development of BenchEWS

From Exploration to Reduction: A Case Study in Scientific Self-Correction and the Development of BenchEWS Diese Monographie dokumentiert den Forschungsweg eines unabhängigen, KI-unterstützten Open-Science-Projekts von der explorativen Hypothesenbildung über adversarielle Evaluation bis zur Reduktion nicht tragfähiger Behauptungen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie wissenschaftliche Selbstkorrektur außerhalb traditioneller institutioneller Strukturen organisiert werden kann. Als technisches Ergebnis der Arbeit entstand BenchEWS, eine reproduzierbare Forschungs- und Benchmarking-Infrastruktur zur Evaluation von Early-Warning-Signalen unter kontrollierten Beobachtungsbedingungen. Die Monographie beschreibt sowohl die Entwicklung des Werkzeugs als auch die systematische Prüfung und Verwerfung früherer Hypothesen durch Pre-Registration, Transfer-Tests und KI-gestützte adversarielle Reviews. Anstatt neue universelle Theorien zu postulieren, dokumentiert die Arbeit transparent, welche Ideen einer kritischen Prüfung standhielten, welche reduziert wurden und welche offenen Fragen bestehen bleiben. Dadurch versteht sich die Monographie als Fallstudie zu wissenschaftlicher Selbstkorrektur, Reproduzierbarkeit, Beobachtbarkeit und Open-Science-Forschung. Keywords:Scientific Self-Correction; Open Science; BenchEWS; Early Warning Signals; Observability; Reproducibility; Adversarial Evaluation; Benchmarking; AI-Assisted Research; Complex Adaptive Systems   English Description From Exploration to Reduction: A Case Study in Scientific Self-Correction and the Development of BenchEWS This monograph documents the trajectory of an independent AI-assisted Open Science research program, tracing its evolution from exploratory hypothesis generation through adversarial evaluation to the systematic reduction of unsupported claims. Its central focus is the question of how scientific self-correction can be conducted outside traditional institutional research environments. The primary technical outcome of this work is BenchEWS, a reproducible benchmarking and evaluation infrastructure for studying Early Warning Signals under controlled observation conditions. The monograph describes both the development of the tool and the process by which earlier hypotheses were tested, challenged, revised, or retired through pre-registration, transfer experiments, and AI-assisted adversarial review. Rather than proposing a new universal theory, the work provides a transparent account of what survived critical evaluation, what was reduced, and which questions remain open. As such, it serves as a case study in scientific self-correction, reproducibility, observability, and Open Science research practices. Keywords:Scientific Self-Correction; Open Science; BenchEWS; Early Warning Signals; Observability; Reproducibility; Adversarial Evaluation; Benchmarking; AI-Assisted Research; Complex Adaptive Systems