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Enregistrement W2409446443 · doi:10.1017/iop.2015.24

Don't Throw the Baby Out With the Bathwater: Comparing Data Quality of Crowdsourcing, Online Panels, and Student Samples

2015· article· en· W2409446443 sur OpenAlexaff
Nicolas Roulin

Notice bibliographique

RevueIndustrial and Organizational Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Crowdsensing and Crowdsourcing
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrowdsourcingLegitimacySampling (signal processing)Quality (philosophy)PsychologySample (material)SociologyComputer scienceSocial psychologyEpistemologyPolitical scienceLawWorld Wide WebPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their focal article, Landers and Behrend (2015) propose to reevaluate the legitimacy of using the so-called convenience samples (e.g., crowdsourcing, online panels, and student samples) as compared with traditional organizational samples in industrial–organizational (I-O) psychology research. They suggest that such sampling strategies should not be judged as inappropriate per se but that decisions to accept or reject such samples must be empirically or theoretically justified. I concur with Landers and Behrend's call for a more nuanced view on convenience samples. More precisely, I suggest that we should not “throw the baby out with the bathwater” but rather carefully and empirically examine the advantages and risks associated with using each sampling strategy before classifying it as suitable or not.

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)0,335
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,658
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3350,658
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,075 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations114
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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