A Collaborative Approach to Infant Research: Promoting Reproducibility, Best Practices, and Theory‐Building
Notice bibliographique
Résumé
The ideal of scientific progress is that we accumulate measurements and integrate these into theory, but recent discussion of replicability issues has cast doubt on whether psychological research conforms to this model. Developmental research-especially with infant participants-also has discipline-specific replicability challenges, including small samples and limited measurement methods. Inspired by collaborative replication efforts in cognitive and social psychology, we describe a proposal for assessing and promoting replicability in infancy research: large-scale, multi-laboratory replication efforts aiming for a more precise understanding of key developmental phenomena. The ManyBabies project, our instantiation of this proposal, will not only help us estimate how robust and replicable these phenomena are, but also gain new theoretical insights into how they vary across ages, linguistic communities, and measurement methods. This project has the potential for a variety of positive outcomes, including less-biased estimates of theoretically important effects, estimates of variability that can be used for later study planning, and a series of best-practices blueprints for future infancy research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,862 | 0,887 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,043 |
| Communication savante | 0,021 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».