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Enregistrement W2044858168 · doi:10.1037/a0016625

Measuring people intensively.

2009· article· en· W2044858168 sur OpenAlexafffund
D. S. Moskowitz, Jennifer J. Russell, Gentiana Sadikaj, Rachel Sutton

Notice bibliographique

RevueCanadian Psychology/Psychologie canadienne · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésEcological validityEvent (particle physics)Reliability (semiconductor)Naturalistic observationPsychologyConstruct validityExternal validityInterpersonal communicationExperience sampling methodSampling (signal processing)Computer scienceSocial psychologyPsychometricsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An overview is provided of measures that are administered repeatedly in daily life. Variations of thismethodology have been referred to as ecological momentary assessment, diary methods, daily processmeasures, and most broadly as intensive repeated measures in naturalistic settings (IRM-NS). Contrastsare drawn between IRM-NS methods on the basis of different sampling strategies, such as time-contingent recording, signal-contingent recording, and event-contingent recording. Common threats tothe internal validity, construct validity, and external validity of IRM-NS measures are reviewed, alongwith ways to reduce these threats. The statistical analysis of IRM-NS data is considered, with a particularfocus on the investigation of intraindividual variability. An extended example is provided of an IRM-NSmeasure, an event-contingent recording method for the assessment of interpersonal behaviour.Keywords: ecological momentary assessment, daily diary methods, naturalistic assessments, IRM-NSvalidity, IRM-NS 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations103
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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