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Enregistrement W2776961836 · doi:10.1177/2515245918810225

Many Labs 2: Investigating Variation in Replicability Across Samples and Settings

2018· article· en· W2776961836 sur OpenAlexaff
Richard Klein, Michelangelo Vianello, Fred Hasselman, Byron G. Adams, Reginald B. Adams, Sinan Alper, Mark Aveyard, Jordan Axt, Mayowa T. Babalola, Štěpán Bahník, Rishtee Batra, Mihály Berkics, Michael J. Bernstein, Daniel R. Berry, Olga Białobrzeska, Evans Dami Binan, Konrad Bocian, Mark J. Brandt, Robert Busching, Anna Cabak Rédei, Huajian Cai, Fanny Cambier, Katarzyna Cantarero, Cheryl L. Carmichael, Francisco Cerić, Jesse Chandler, Jen‐Ho Chang, Armand Chatard, Eva E. Chen, Winnee Cheong, David C. Cicero, Sharon Coen, Jennifer A. Coleman, Brian Collisson, Morgan Conway, Katherine S. Corker, Paul Curran, Fiery Cushman, Zubairu Kwambo Dagona, İlker Dalḡar, Anna Dalla Rosa, William E. Davis, Maaike de Bruijn, Leander De Schutter, Thierry Devos, Marieke de Vries, Canay Doğulu, Nerisa Dozo, Kristin Nicole Dukes, Yarrow Dunham, Kevin Durrheim, Charles R. Ebersole, John E. Edlund, Anja Eller, Alexander Scott English, Carolyn Finck, Natalia Frankowska, Miguel-Ángel Freyre, Elisa Maria Galliani, Joshua C. Gandi, Tanuka Ghoshal, Steffen R. Giessner, Tripat Gill, Timo Gnambs, Ángel Gómez, Roberto González, Jesse Graham, Jon Grahe, Ivan Grahek, Eva G. T. Green, Kakul Hai, Matthew Haigh, Elizabeth L. Haines, Michael P. Hall, Marie E. Heffernan, Joshua A. Hicks, Petr Houdek, Jeffrey R. Huntsinger, Ho Phi Huynh, Hans IJzerman, Yoel Inbar, Åse Innes-Ker, William Jiménez‐Leal, Melissa-Sue John, Jennifer A. Joy-Gaba, Roza Gizem Kamiloglu, Heather Barry Kappes, Serdar Karabatı, Haruna Karick, Victor N. Keller, Anna Kende, Nicolas Kervyn, Goran Knežević, Carrie Kovacs, Lacy E. Krueger, German Kurapov, Jamie Kurtz, Daniël Lakens, Ljiljana B. Lazarević, Carmel Levitan, Neil A. Lewis, Samuel Lins, Nikolette P. Lipsey, Joy E. Losee, Esther Maassen, Angela T. Maitner, Winfrida Malingumu, Robyn K. Mallett, Satia A. Marotta, Janko Međedović, Fernando Mena-Pacheco, Taciano L. Milfont, Wendy L. Morris, Sean C. Murphy, Andriy Myachykov, Nick Neave, Koen Ilja Neijenhuijs, A. Nelson, Félix Neto, Austin Nichols, Aaron Ocampo, Susan O’Donnell, Haruka Oikawa, Masanori Oikawa, Elsie Ong, Gábor Orosz, Małgorzata Osowiecka, Grant Packard, Rolando Pérez Sánchez, Boban Petrović, Ronaldo Pilati, Brad Pinter, Lysandra Podesta, Gabrielle Pogge, Monique Pollmann, Abraham M. Rutchick, Patricio Saavedra, Alexander K. Saeri, Erika Salomon, Kathleen Schmidt, Felix D. Schönbrodt, Maciej Sekerdej, David Sirlopú, Jeanine Skorinko, Michael Smith, Vanessa Smith‐Castro, K.C.H.J. Smolders, Agata Sobków, Walter J. Sowden, Philipp Spachtholz, Manini Srivastava, Troy G. Steiner, Jeroen Stouten, Chris Street, Oskar Sundfelt, Stephanie Szeto, Ewa Szumowska, Andrew C. W. Tang, Norbert K. Tanzer, Morgan J. Tear, Jordan E. Theriault, Manuela Thomae, David Torres, Jakub Traczyk, Joshua M. Tybur, Adrienn Ujhelyi, Robbie C. M. van Aert, Marcel A. L. M. van Assen, Marije van der Hulst, Paul A. M. Van Lange, Anna van 't Veer, Alejandro Vásquez Echeverría, Leigh Ann Vaughn, Alexandra Vázquez, Luis Diego Vega, Catherine Verniers, Mark Verschoor, Ingrid Voermans, Marek Vranka, Cheryl Alyssa Welch, Aaron L. Wichman, Lisa A. Williams, Michael Wood, Julie A. Woodzicka, Marta Katarzyna Wronska, Liane Young, John M. Zelenski, Brian A. Nosek

Notice bibliographique

RevueAdvances in Methods and Practices in Psychological Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalCarleton UniversityUniversity of TorontoWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesCentro de Estudios de Conflicto y Cohesión SocialLaura and John Arnold FoundationAssociation for Psychological Science
Mots-clésStatisticsReplication (statistics)Statistical significanceModerationStatisticMathematicsVariation (astronomy)InteractionPsychologyDemographyEconometricsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted preregistered replications of 28 classic and contemporary published findings, with protocols that were peer reviewed in advance, to examine variation in effect magnitudes across samples and settings. Each protocol was administered to approximately half of 125 samples that comprised 15,305 participants from 36 countries and territories. Using the conventional criterion of statistical significance ( p < .05), we found that 15 (54%) of the replications provided evidence of a statistically significant effect in the same direction as the original finding. With a strict significance criterion ( p < .0001), 14 (50%) of the replications still provided such evidence, a reflection of the extremely high-powered design. Seven (25%) of the replications yielded effect sizes larger than the original ones, and 21 (75%) yielded effect sizes smaller than the original ones. The median comparable Cohen’s ds were 0.60 for the original findings and 0.15 for the replications. The effect sizes were small (< 0.20) in 16 of the replications (57%), and 9 effects (32%) were in the direction opposite the direction of the original effect. Across settings, the Q statistic indicated significant heterogeneity in 11 (39%) of the replication effects, and most of those were among the findings with the largest overall effect sizes; only 1 effect that was near zero in the aggregate showed significant heterogeneity according to this measure. Only 1 effect had a tau value greater than .20, an indication of moderate heterogeneity. Eight others had tau values near or slightly above .10, an indication of slight heterogeneity. Moderation tests indicated that very little heterogeneity was attributable to the order in which the tasks were performed or whether the tasks were administered in lab versus online. Exploratory comparisons revealed little heterogeneity between Western, educated, industrialized, rich, and democratic (WEIRD) cultures and less WEIRD cultures (i.e., cultures with relatively high and low WEIRDness scores, respectively). Cumulatively, variability in the observed effect sizes was attributable more to the effect being studied than to the sample or setting in which it was studied.

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)0,441
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,663
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4410,663
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,009
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,497 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1 021
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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