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Enregistrement W2116155608 · doi:10.1177/1745691614528518

Expectations for Replications

2014· article· en· W2116155608 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Psychological Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplication (statistics)ReplicatePerspective (graphical)Set (abstract data type)Statistical errorPsychologyComputer scienceSampling (signal processing)Standard errorStatisticsCognitive psychologyArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Failures to replicate published psychological research findings have contributed to a "crisis of confidence." Several reasons for these failures have been proposed, the most notable being questionable research practices and data fraud. We examine replication from a different perspective and illustrate that current intuitive expectations for replication are unreasonable. We used computer simulations to create thousands of ideal replications, with the same participants, wherein the only difference across replications was random measurement error. In the first set of simulations, study results differed substantially across replications as a result of measurement error alone. This raises questions about how researchers should interpret failed replication attempts, given the large impact that even modest amounts of measurement error can have on observed associations. In the second set of simulations, we illustrated the difficulties that researchers face when trying to interpret and replicate a published finding. We also assessed the relative importance of both sampling error and measurement error in producing variability in replications. Conventionally, replication attempts are viewed through the lens of verifying or falsifying published findings. We suggest that this is a flawed perspective and that researchers should adjust their expectations concerning replications and shift to a meta-analytic mind-set.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,419 · 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