Review essay on Rex B. Kline’s Principles and Practice of Structural Equation Modeling: Encouraging a fifth edition
Notice bibliographique
Résumé
Principles and Practice of Structural Equation Modeling, 4th editionRex B. KlineNew York: The Guilford Press 2016ISBN 978-1-4625-2334-4Softcover, US$65, 534 pp.Kline’s fourth edition is reasonably strong but improvable. The text aims to introduce newcomers to fundamental structural equation modeling (SEM) principles, but tends to confuse “Principles” with “Rules.” Rules having insufficient grounding in principles leave readers ill-prepared for understanding and responding to changes in previously traditional “rules”—such as those concerning model testing, and latents having single indicators. SEM’s foundations would be clearer if Kline began by presenting structural equation models as striving to represent causal effects—a commitment that differentiates structural equation models from regression and encourages model testing. I begin this review by summarizing the covariance/correlation implications of three simple causal structures, which pinpoints multiple text improvements and underpins the discussions of measurement and model testing that follow. Causal structuring also grounds my later comments regarding modelling means/intercepts and interactions. A file of Supplementary Sections expands on several points and lists multiple editorial corrections you might pencil into your copy of Kline’s text.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».