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Enregistrement W2730863884 · doi:10.1177/1745691615605826

Registered Replication Report

2016· letter· en· W2730863884 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Psychological Science · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesAssociation for Psychological Science
Mots-clésReplication (statistics)PsychologySet (abstract data type)IntentionalityCognitive psychologyLinguisticsSocial psychologyCognitive scienceEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language can be viewed as a complex set of cues that shape people's mental representations of situations. For example, people think of behavior described using imperfective aspect (i.e., what a person was doing) as a dynamic, unfolding sequence of actions, whereas the same behavior described using perfective aspect (i.e., what a person did) is perceived as a completed whole. A recent study found that aspect can also influence how we think about a person's intentions (Hart & Albarracín, 2011). Participants judged actions described in imperfective as being more intentional (d between 0.67 and 0.77) and they imagined these actions in more detail (d = 0.73). The fact that this finding has implications for legal decision making, coupled with the absence of other direct replication attempts, motivated this registered replication report (RRR). Multiple laboratories carried out 12 direct replication studies, including one MTurk study. A meta-analysis of these studies provides a precise estimate of the size of this effect free from publication bias. This RRR did not find that grammatical aspect affects intentionality (d between 0 and -0.24) or imagery (d = -0.08). We discuss possible explanations for the discrepancy between these results and those of the original study.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,179 · 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