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Enregistrement W2739029225 · doi:10.17615/qfnm-rd76

Redefine statistical significance

2025· article· en· W2739029225 sur OpenAlexfundno aff
Judith Rousseau, Arthur Lupia, Edward I. George, Björn Brembs, Thomas D. Cook, Donald P. Green, Lawrence Brown, John P. A. Ioannidis, Yu Xie, Brian A. Nosek, Daniel J. Hruschka, Duncan J. Watts, Anthony G. Greenwald, Brendan Nyhan, Zoltán Dienes, Magnus Johannesson, Roderick J. A. Little, Felix D. Schönbrodt, Stephen L. Morgan, Timothy Parker, Leonhard Held, Larry V. Hedges, Steven N. Goodman, Andy P. Field, Colin F. Camerer, Kenny Easwaran, Kenneth A. Bollen, John A. List, Merlise A. Clyde, Guido W. Imbens, James H. Jones, Richard A. Berk, Jeff Rouder, Marcus R. Munafò, Charles Efferson, Simine Vazire, Daniel J. Benjamin, Chris Chambers, Paul De Boeck, James O. Berger, Robert L. Wolpert, Betsy Sinclair, Jarrod D. Hadfield, Thomas Sellke, Michael Kirchler, Ernst Fehr, Herbert Hoijtink, Richard Gonzalez, Luis R. Pericchi, Teck‐Hua Ho, Trisha Van Zandt, Edwin Green, Marco Perugini, Victoria Savalei, Anna Dreber, Eric‐Jan Wagenmakers, David Laibson, Kosuke Imai, Malcolm E. Forster, Shinichi Nakagawa, David Cesarini, Jonathan Zinman, Minjeong Jeon, Christopher Winship, Cristobal Young, Don A. Moore, Scott E. Maxwell, Dustin Tingley, Fiona Fidler, Édouard Machery, Valen E. Johnson

Notice bibliographique

RevueArtefactual Field Experiments · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Holloway, University of LondonWeinberg College of Arts and Sciences, Northwestern UniversityUniversity of California, IrvineUniversity of California, Los AngelesUniversität InnsbruckUniversität ZürichUniversität RegensburgUniversiteit UtrechtWharton School, University of PennsylvaniaUniversiteit van AmsterdamUniversity of New South WalesGöteborgs UniversitetOhio State UniversityNational University of SingaporeUniversity of BristolColumbia UniversityUniversity of EdinburghMedical Research CouncilUniversity of SussexNorthwestern UniversityYork UniversityDartmouth CollegeCardiff UniversityUniversity of Notre DameUniversity of PittsburghPrinceton UniversityUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityDirectorate for Biological SciencesImperial College LondonArizona State UniversityHarvard UniversityUniversità degli Studi di MilanoUniversity of PennsylvaniaUniversity of Southern CaliforniaSchool of Human Evolution and Social Change, Arizona State UniversityCalifornia Institute of Technology
Mots-clésStatistical significanceValue (mathematics)StatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,164
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,466
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1640,466
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations21
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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