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Enregistrement W2126632863 · doi:10.5334/jopd.ad

Data from Investigating Variation in Replicability: A “Many Labs” Replication Project

2014· article· en· W2126632863 sur OpenAlexaff
Richard Klein, Kate A. Ratliff, Michelangelo Vianello, Reginald B. Adams, Stĕpán Bahník, Michael J. Bernstein, Konrad Bocian, Mark J. Brandt, Beach Smith Brooks, Claudia Chloe Brumbaugh, Zeynep Cemalcılar, Jesse Chandler, Winnee Cheong, William E. Davis, Thierry Devos, Matthew Eisner, Natalia Frankowska, David Furrow, Elisa Maria Galliani, Fred Hasselman, Joshua A. Hicks, James F. Hovermale, S. Jane Hunt, Jeffrey R. Huntsinger, Hans IJzerman, Melissa‐Sue John, Jennifer A. Joy-Gaba, Heather Barry Kappes, Lacy E. Krueger, Jamie Kurtz, Carmel Levitan, Robyn K. Mallett, Wendy L. Morris, Anthony J. Nelson, Jason A. Nier, Grant Packard, Ronaldo Pilati, Abraham M. Rutchick, Kathleen Schmidt, Jeanine Skorinko, Robert W. Smith, Troy G. Steiner, Justin Storbeck, Lyn M. Van Swol, Donna Thompson, Anna van 't Veer, Leigh Ann Vaughn, Marek Vranka, Aaron L. Wichman, Julie A. Woodzicka, Brian A. Nosek

Notice bibliographique

RevueJournal of Open Psychology Data · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryReplication (statistics)Computer scienceVariation (astronomy)Open scienceClass (philosophy)Data sciencePsychologyWorld Wide WebStatisticsArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset is from the Many Labs Replication Project in which 13 effects were replicated across 36 samples and over 6,000 participants. Data from the replications are included, along with demographic variables about the participants and contextual information about the environment in which the replication was conducted. Data were collected in-lab and online through a standardized procedure administered via an online link. The dataset is stored on the Open Science Framework website. These data could be used to further investigate the results of the included 13 effects or to study replication and generalizability more broadly.

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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,414
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,414
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,007

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 Opus0,635
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,043 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
GenreJeu de données

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

En bref

Citations83
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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