MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921707438 · doi:10.1080/01973533.2019.1577736

What Can We Learn from Many Labs Replications?

2019· article· en· W2921707438 sur OpenAlexfundno aff
Wolfgang Stroebe

Notice bibliographique

RevueBasic and Applied Social Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésReplication (statistics)PsychologyReplicatePsychological researchSocial psychologyPoint (geometry)Behavioural sciencesApplied psychologyStatisticsPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several hundred research groups attempted replications of published effects in so-called Many Labs studies involving thousands of research participants. Given this enormous investment, it seems timely to assess what has been learned and what can be learned from this type of project. My evaluation addresses four questions: First, do these replication studies inform us about the replicability of social psychological research? Second, can replications detect fraud? Third, does the failure to replicate a finding indicate that the original result was wrong? Finally, do these replications help to support or disprove any social psychological theories? Although evidence of replication failures resulted in important methodological changes, the 2015 Open Science Collaboration findings sufficed to make the point. To assess the state of social psychology, we have to evaluate theories rather than randomly selected research findings.

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)0,644
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,896
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6440,896
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0070,021
Communication savante0,0220,041
Science ouverte0,0100,011
Intégrité de la recherche0,0180,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations47
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBasic and Applied Social PsychologyMême sujetMental Health Research TopicsTravaux en français237 207