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Enregistrement W2530539846 · doi:10.1038/sdata.2016.82

Data from a pre-publication independent replication initiative examining ten moral judgement effects

2016· article· en· W2530539846 sur OpenAlexaff
Warren Tierney, Martin Schweinsberg, Jennifer Jordan, Deanna M. Kennedy, Israr Qureshi, S. Amy Sommer, Nico Thornley, Nikhil Madan, Michelangelo Vianello, Eli Awtrey, Luke Zhu, Daniel Diermeier, Justin E. Heinze, Malavika Srinivasan, David Tannenbaum, Eliza Bivolaru, Jason Dana, Clintin P. Davis‐Stober, Christilene du Plessis, Quentin F. Gronau, Andrew Hafenbrack, Eko Yi Liao, Alexander Ly, Maarten Marsman, Toshio Murase, Michael Schaerer, Christina M. Tworek, Eric‐Jan Wagenmakers, Tabitha Anderson, Christopher W. Bauman, Wendy L. Bedwell, Victoria L. Brescoll, Andrew Canavan, Jesse Chandler, Erik W. Cheries, Sapna Cheryan, Felix Cheung, Andrei Cimpian, Mark A. Clark, Diana Cordon, Fiery Cushman, Peter H. Ditto, Alice Amell, Sarah E. Frick, Monica Gamez-Djokic, Rebecca Hofstein Grady, Jesse Graham, Jun Gu, Adam Hahn, Brittany E. Hanson, Nicole Hartwich, Kristie Hein, Yoel Inbar, Lily J. Jiang, Tehlyr Kellogg, Nicole Legate, Timo P. Luoma, Heidi Maibeucher, Peter Meindl, Jennifer Miles, Alexandra Mislin, Daniel C. Molden, Matt Motyl, George Newman, Hoai Huong Ngo, Harvey Packham, P. Scott Ramsay, Jennifer L. Ray, Aaron M. Sackett, Anne-Laure Sellier, Tatiana Sokolova, Walter J. Sowden, Daniel Storage, Xiaomin Sun, Jay J. Van Bavel, Anthony N. Washburn, Cong Wei, Erik Wetter, Carlos T. Wilson, Sophie-Charlotte Darroux, Eric Luis Uhlmann

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplication (statistics)JudgementPsychologyPolitical scienceBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the data from a crowdsourced project seeking to replicate findings in independent laboratories before (rather than after) they are published. In this Pre-Publication Independent Replication (PPIR) initiative, 25 research groups attempted to replicate 10 moral judgment effects from a single laboratory's research pipeline of unpublished findings. The 10 effects were investigated using online/lab surveys containing psychological manipulations (vignettes) followed by questionnaires. Results revealed a mix of reliable, unreliable, and culturally moderated findings. Unlike any previous replication project, this dataset includes the data from not only the replications but also from the original studies, creating a unique corpus that researchers can use to better understand reproducibility and irreproducibility in science.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,406
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,042 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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