MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2887346961 · doi:10.1257/aer.20181065

Testing the Waters: Behavior across Participant Pools

2021· article· en· W2887346961 sur OpenAlexaff
Erik Snowberg, Leeat Yariv

Notice bibliographique

RevueAmerican Economic Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Crowdsensing and Crowdsourcing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Sample (material)PopulationSet (abstract data type)Amazon rainforestScale (ratio)PsychologyStatisticsComputer scienceGeographyEcologyMathematicsDemographyBiologyCartographySociologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We leverage a large-scale incentivized survey eliciting behaviors from (almost) an entire undergraduate university student population, a representative sample of the US population, and Amazon Mechanical Turk (MTurk) to address concerns about the external validity of experiments with student participants. Behavior in the student population offers bounds on behaviors in other populations, and correlations between behaviors are similar across samples. Furthermore, non-student samples exhibit higher levels of noise. Adding historical lab participation data, we find a small set of attributes over which lab participants differ from non-lab participants. An additional set of lab experiments shows no evidence of observer effects. (JEL C83, D90, D91)

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations277
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Economic ReviewMême sujetMobile Crowdsensing and CrowdsourcingTravaux en français237 207