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Enregistrement W2529087497 · doi:10.1037/cap0000074

Reporting practices and use of quantitative methods in Canadian journal articles in psychology.

2016· article· en· W2529087497 sur OpenAlexaffabout
Alyssa Counsell, Lisa L. Harlow

Notice bibliographique

RevueCanadian Psychology/Psychologie canadienne · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institutes of Health
Mots-clésNull hypothesisPsychologyStatistical hypothesis testingVariance (accounting)Statistical significanceTransparency (behavior)Test (biology)StatisticsApplied psychologyComputer scienceMathematicsAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-tests, and multiple regression. Multivariate approaches were less common. Null hypothesis significance testing remains a popular strategy, but the majority of authors reported a standardized or unstandardized effect size measure alongside their significance test results. Confidence intervals on effect sizes were infrequently employed. Many authors provided minimal details about their statistical analyses and less than a third of the articles presented on data complications such as missing data and violations of statistical assumptions. Strengths of and areas needing improvement for reporting quantitative results are highlighted. The paper concludes with recommendations for how researchers and reviewers can improve comprehension and transparency in statistical reporting.

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 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)0,149
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,356
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1490,356
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,911
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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