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Enregistrement W2580202562 · doi:10.1038/sdata.2016.120

A 4-study replication of the moderating effects of greed on socioeconomic status and unethical behaviour

2017· review· en· W2580202562 sur OpenAlexaff
Anjana Balakrishnan, Paolo Aldrin Palma, Joshua Patenaude, Lorne Campbell

Dossier post-publication

NatureCorrection
MotifError in Analyses;Error in Results and/or Conclusions;
Date9/5/2017 0:00
Signalé par OpenAlex ?Non : Retraction Watch le consigne, et OpenAlex ne le signale pas.

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2017
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusReplication (statistics)PsychologySocial psychologySociologyBiologyDemographyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four replications of Piff and colleagues' study examined the moderating effects of greed attitudes on the relationship between socio-economic status (SES) and unethical behaviour (Study 7). In the original study, the researchers found that both greed and SES predicted increased propensity to engage in unethical behavior. Furthermore, this association was moderated such that the effects of SES on unethical behaviour were no longer present in the greed prime condition versus the neutral condition. In replication 1 of the original study main effects of greed attitudes and SES were found, but no interaction was found. Main effects for greed emerged in replications 3 and 4. However no main effects for SES or interactions emerged for replications 2-4. A meta-analysis was conducted with all replications and the original study, and found no moderating effect of greed on the relationship between SES and unethical behavior.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,010
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,211 · 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
DomaineReproductibilité
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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