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Enregistrement W2916922331 · doi:10.1002/jhbs.21592

Beyond the Schools of Psychology 1: A Digital Analysis of <i>Psychological Review</i>, 1894–1903

2013· article· en· W2916922331 sur OpenAlexafffund
Christopher D. Green, Ingo Feinerer, Jeremy Trevelyan Burman

Notice bibliographique

RevueJournal of the History of the Behavioral Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAcademic and Historical Perspectives in Psychology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMcGill UniversityAmerican Psychological Association
Mots-clésBehaviorismFunctionalism (philosophy of mind)Structuralism (philosophy of science)MetatheoryEpistemologyPsychologyPsychological researchCross-cultural psychologySociologySocial scienceSocial psychologyCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, American psychology at the turn of the twentieth century has been framed as a competition among a number of "schools": structuralism, functionalism, behaviorism, etc. But this is only one way in which the "structure" of the discipline can be conceived. Most psychologists did not belong to a particular school, but they still worked within loose intellectual communities, and so their work was part of an implicit psychological "genre," if not a formalized "school." In this study, we began the process of discovering the underlying genres of American psychology at the turn of the twentieth century by taking the complete corpus of articles from the journal Psychological Review during the first decade of its publication and conducting a statistical analysis of the vocabularies they employed to see what clusters of articles naturally emerged. Although the traditional functionalist school was among the clusters we found, we also found distinct research traditions around the topics of color vision, spatial vision, philosophy/metatheory, and emotion. In addition, momentary clusters corresponding to important debates (e.g., the variability hypothesis) appeared during certain years, but not others.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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