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Enregistrement W2552520122 · doi:10.1037/gpr0000087

Frightened by an Old Scarecrow: The Remarkable Resilience of Demand Characteristics

2016· article· en· W2552520122 sur OpenAlexaff
Donald Sharpe, William J. Whelton

Notice bibliographique

RevueReview of General Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinterpretationVariety (cybernetics)Demand characteristicsPsychologyOn demandPositive economicsEconomicsSociologySocial psychologyAestheticsComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 50 years ago, the idea of demand characteristics was introduced by Martin Orne in a widely cited American Psychologist article. Through the 1960s and the mid-1970s, numerous studies were conducted investigating the role of demand characteristics in a variety of research areas. Demand characteristics faded from researchers’ attention in the late 1970s, relegated to brief descriptions in research methods textbooks. The present article traces the origins of and battles fought over demand characteristics during its heyday. Evidence is provided that suggests demand characteristics experienced a rebirth in the 1980s and it remains a widely referenced idea up to today. Demand characteristics reflect perennial concerns about the difficulties of and limitations to doing research with humans, concerns that often surface in the periodic crises that confront psychology. The types of problems that animated the crisis of confidence associated with demand characteristics in the 1970s form one dimension of the current replication crisis. Reinterpretation of this current replication crisis and a new direction for experimental research with human subjects are derived from this review of demand characteristics.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,028
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,399 · 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
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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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