MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2033911321 · doi:10.1177/0146167211400619

Sexy But Often Unreliable: The Impact of Unreliability on the Replicability of Experimental Findings With Implicit Measures

2011· article· en· W2033911321 sur OpenAlexaff
Etienne P. LeBel, Sampo V. Paunonen

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)PsychologyReplication (statistics)Social psychologyLiabilityStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implicit measures have contributed to important insights in almost every area of psychology. However, various issues and challenges remain concerning their use, one of which is their considerable variation in reliability, with many implicit measures having questionable reliability. The goal of the present investigation was to examine an overlooked consequence of this liability with respect to replication, when such implicit measures are used as dependent variables in experimental studies. Using a Monte Carlo simulation, the authors demonstrate that a higher level of unreliability in such dependent variables is associated with substantially lower levels of replicability. The results imply that this overlooked consequence can have far-reaching repercussions for the development of a cumulative science. The authors recommend the routine assessment and reporting of the reliability of implicit measures and also urge the improvement of implicit measures with low reliability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations151
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePersonality and Social Psychology BulletinMême sujetSocial and Intergroup PsychologyTravaux en français237 207