A Duty to Describe
Notice bibliographique
Résumé
Although many researchers have discussed replication as a means to facilitate self-correcting science, in this article, we identify meta-analyses and evaluating the validity of correlational and causal inferences as additional processes crucial to self-correction. We argue that researchers have a duty to describe sampling decisions they make; without such descriptions, self-correction becomes difficult, if not impossible. We developed the Replicability and Meta-Analytic Suitability Inventory (RAMSI) to evaluate the descriptive adequacy of a sample of studies taken from current psychological literature. Authors described only about 30% of the sampling decisions necessary for self-correcting science. We suggest that a modified RAMSI can be used by authors to guide their written reports and by reviewers to inform editorial recommendations. Finally, we claim that when researchers do not describe their sampling decisions, both readers and reviewers may assume that those decisions do not matter to the outcome of the study, do not affect inferences made from the research findings, do not inhibit inclusion in meta-analyses, and do not inhibit replicability of the study. If these assumptions are in error, as they often are, and the neglected decisions are relevant, then the neglect may create a good deal of mischief in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,459 | 0,756 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,041 |
| Communication savante | 0,024 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».