MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2994857692 · doi:10.1038/s41562-019-0812-2

Author Correction: A consensus-based transparency checklist

2019· article· en· W2994857692 sur OpenAlexaff
Balázs Aczél, Barnabás Szászi, Alexandra Sarafoglou, Zoltán Kekecs, Šimon Kucharský, Daniel J. Benjamin, Chris Chambers, Agneta Fisher, Andrew Gelman, Morton Ann Gernsbacher, John P. A. Ioannidis, Eric J. Johnson, Kai J. Jonas, Stavroula Kousta, Scott O. Lilienfeld, D. Stephen Lindsay, Candice C. Morey, Marcus R. Munafò, Ben R. Newell, Harold Pashler, David R. Shanks, Daniel J. Simons, Jelte M. Wicherts, Dolores Albarracín, Nicole D. Anderson, John Antonakis, Hal R. Arkes, Mitja D. Back, George C. Banks, Christopher G. Beevers, Andrew Bennett, Wiebke Bleidorn, Ty W. Boyer, Cristina Cacciari, Alice S. Carter, Joseph Cesario, Charles Clifton, Ronán Conroy, M. E. Cortese, Fiammetta Cosci, Nelson Cowan, Jarret T. Crawford, Eveline A. Crone, John J. Curtin, Randall W Engle, Simon Farrell, Pasco Fearon, Mark Fichman, Willem E. Frankenhuis, Alexandra M. Freund, M. Gareth Gaskell, Roger Giner‐Sorolla, Don P. Green, Robert L. Greene, Lisa L. Harlow, Fernando Hoces de la Guardia, Derek M. Isaacowitz, Janet L. Kolodner, Debra Lieberman, Gordon D. Logan, Wendy Berry Mendes, Lea Moersdorf, Brendan Nyhan, Jeffrey M. Pollack, Christopher J. Sullivan, Simine Vazire, Eric‐Jan Wagenmakers

Notice bibliographique

RevueNature Human Behaviour · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésChecklistTransparency (behavior)Computer scienceInformation retrievalPsychologyPolitical scienceComputer securityCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An amendment to this paper has been published and can be accessed via a link at the top of the paper.

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)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,756
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,756
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0130,007
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0150,007
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0150,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,042

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature Human BehaviourMême sujetScientific Computing and Data ManagementTravaux en français237 207