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Enregistrement W2087244178 · doi:10.5127/jep.010410

An SEM Perspective on Evaluating Mediation: What Every Clinical Researcher Needs to Know

2011· article· en· W2087244178 sur OpenAlexaff
Erik Z. Woody

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychopathology · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSobel testMediationModerationStructural equation modelingPsychologyPerspective (graphical)Statistical hypothesis testingBayesian probabilityComputer scienceSocial psychologyEconometricsStatisticsArtificial intelligenceMathematicsMachine learningSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After a brief consideration of the definition and importance of mediation, statistical tests for mediation are reviewed, including the joint significance of the two effects involved in the mediation, the Sobel test and its variants, resampling with the bootstrap, Bayesian estimation using MCMC simulation, and the effect ratio. A structural-equation-modeling (SEM) perspective on mediation then introduces the alternative scenarios that could yield a false-positive mediation finding. Design-based, partial solutions are advanced for problems of measurement, uncontrolled common causes, and temporal ordering that can confound mediation analysis. Next, the issue of heterogeneity of effects and statistical interactions in mediation analyses are addressed, including a discussion of moderated mediation and mediated moderation. Finally, the relation of mediation analysis to experimentation is discussed, with attention to the possibility of creatively integrating SEM-based mediation analysis and experimental design.

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)0,198
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,322
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1980,322
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0040,028
Communication savante0,0110,024
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0070,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,332 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations112
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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