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Enregistrement W2947264808

An Investigation Into Predictive Variables of Materialism, Greed, Envy for the Student Body.

2017· article· en· W2947264808 sur OpenAlexaff
Alex Mackie

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistics Education and Methodologies
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterialismScrutinyPsychologyStatement (logic)Social psychologyCategorical variableCheatingPriming (agriculture)EpistemologyStatisticsLawPolitical scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of science is to make sense of the world that surrounds us through fact and reason. When a study is conducted, results should undergo severe scrutiny before being published. A recent survey done at MacEwan University was conducted to determine if eating habits were influenced by envious or materialistic thoughts. Ultimately the study was unable to provide sufficient evidence for the hypothesis. The main conclusion was that priming questions administered in the study were unsuccessful at accomplishing their objective. More careful analysis of the data through categorical means shows that this may not be the only downfall of the study. This paper provides a further in-depth analysis that provides confirmation of the aforementioned statement as well as suggestions to improve the study design. A larger sample is recommended. One study showed promise for demographics that appear to be affected by priming questions. Suggestions are also made for different methods of priming. It is recommended that the original study be repeated to see if changes to the design still fail to provide sufficient evidence of an association between eating habits and materialistic/envious thoughts. Discipline: Statistics Faculty Mentor: Dr. Karen Buro

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,474
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,120 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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