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Enregistrement W2945471891 · doi:10.1177/0165025419845530

Pages from a sociometric notebook: Reconsidering the effects of selective missingness

2019· article· en· W2945471891 sur OpenAlexafffundabout
William M. Bukowski, Melanie A. Dirks, Melissa Commisso, Ana María Velásquez, Luz Stella López

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyMissing dataPercentileContext (archaeology)PopularitySociometryAggressionPeer groupDevelopmental psychologyPercentile rankDemographyStatisticsSocial psychologyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of selective missingness on the size of observed correlations between scores derived from peer assessment procedures were examined with a sample of 719 boys and girls drawn from 57 peer groups in seven schools in Montréal, Québec, Canada or Barranquilla, a city on the northern Caribbean coast of Colombia in Latin America. Peer groups (i.e., the boys or girls within in a school classroom) in which participation rates exceeded 90% were randomly assigned to either a “complete” or a “missing” group. In separate procedures, children whose scores placed them above the 20th percentile for their group were excluded from the “missing” groups on measures of passive withdrawal, popularity, and aggression. When the correlations observed with the “complete” groups were compared with the correlations observed with the “missing” groups, few differences were observed. These findings are discussed within the context of the effects of missing data on peer assessment techniques and the factors underlying the association between different peer assessment measures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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