MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128004990 · doi:10.1177/0165025413506143

A method to aid in the interpretation of EFA results: An application of Pratt’s measures

2014· article· en· W2128004990 sur OpenAlexaff
Amery D. Wu, Bruno D. Zumbo, Sheila K. Marshall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Development · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive and psychological constructs research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)PsychologyExploratory factor analysisVariance (accounting)Matrix (chemical analysis)Factor (programming language)Simple (philosophy)RowFocus (optics)Factor analysisRow and column spacesCognitive psychologyStatisticsComputer scienceArtificial intelligencePsychometricsMathematicsEpistemologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes a method based on Pratt’s measures and demonstrates its use in exploratory factor analyses. The article discusses the interpretational complexities due to factor correlations and how Pratt’s measures resolve these interpretational problems. Two real data examples demonstrate the calculation of what we call the “D matrix,” of which the elements are Pratt’s measures. Focusing on the rows of the D matrix allows one to compare the importance of the factors to the communality of each observed indicator ( horizontal interpretation); whereas a focus on the columns of the D matrix allows one to compare the contribution of the indicators to the common variance extracted by each factor ( vertical interpretation). The application showed that the method based on Pratt’s measures is a very simple but useful technique for EFA, in particular, for behavioral and developmental constructs, which are often multidimensional and mutually correlated.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,208
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,208
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Behavioral DevelopmentMême sujetCognitive and psychological constructs researchTravaux en français237 207