Primary Study Quality in Psychological Meta-Analyses: An Empirical Assessment of Recent Practice
Notice bibliographique
Résumé
As meta-analytic research has come to occupy a sizeable contingent of published work in the psychological sciences, clarity in the reporting of such work is crucial to its interpretability and reproducibility. This is especially true regarding the assessment of primary study quality, as notions of study quality can vary across research domains. The present study examines the general state of reporting practices related to primary study quality in a sample of 382 published psychological meta-analyses, as well as the reporting decisions and motivations of the authors that published them. Our findings suggest adherence to reporting standards has remained poor for assessments of primary study quality and that the discipline remains inconsistent in its reporting practices generally. We discuss several potential reasons for the poor adherence to reporting standards in our sample, including whether quality assessments are being conducted in the first place, whether standards are well-known within the discipline, and the potential conflation of assessing primary study quality with other facets of conducting a meta-analysis. The implications of suboptimal reporting practices related to primary study quality are discussed.
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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 | 0,840 | 0,945 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».