A Perspective on the Relevance and Public Reception of Psychological Science
Notice bibliographique
Résumé
In this short commentary, data from the website Reddit is used to examine how people receive social psychological research. The data show that people care greatly about research dealing with humans: links tagged as psychology, social sciences, and health are upvoted more than other categories on Reddit. Within the category of psychology, articles were coded based on the topic of research. Articles dealing generally with social psychological topics are among the highest in number and upvotes on the subreddit r/Science. Many posts were upvoted tens of thousands of times. However, upvotes on Reddit are unrelated to scientific publishing metrics (e.g., impact factor, journal rankings, and citations), suggesting a disconnect between what psychologists and Redditors may see as relevant. These findings also highlight some points for reflection. For example, psychologists may benefit from thinking about the purpose, goals, and beneficiaries of the research they pursue. Additionally, the level of attention that some psychological research receives has implications for transparent research practices. Researchers have a responsibility to ensure that findings are reported accurately and transparently because, whether scientists like it or not, people care about psychological research, they share it, and use it in their lives.
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 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 | 0,043 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,042 |
| Communication savante | 0,027 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».