Registered Replication Report
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,062 | 0,373 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,239 | 0,114 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».