Retrospective Pretest and Counterfactual Self-Report: Different or Same?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine discriminant validity of treatment participants’ self-report of the state they would be in had they not received treatment (counterfactual); specifically, the distinction between self-report of counterfactual and self-report of preintervention state (retrospective pretest). Setting: An education department of a large University in North America. Intervention: Methods of self-reporting research self-efficacy with counterfactual items and with retrospective pretest items. Research design: A randomized comparison group design with two treatments that were defined by the version of the survey used in each. In the survey for the counterfactual condition, items about research self-efficacy without the influence of their program of studies were included. The survey in the retrospective pretest condition contained items regarding research self-efficacy before participating in their program of study. The same items about research self-efficacy at the current time (posttest) were included in both treatment conditions. Data collection & analysis: Participants were graduate students recruited via email who answered an online survey about research self-efficacy. These students were randomly assigned to one of the two aforementioned treatments. Responses were analyzed using a mixed 2 by 2 randomized factorial ANOVA design with self-report method (counterfactual or retrospective pretest) as the between-subjects factor and time (pre and post intervention) as the within-subjects factor. Findings: Our findings show that counterfactual and retrospective pretest scores and treatment effects computed based on these two sets of scores are virtually identical, casting doubt on participants’ ability to differentiate between a state of no treatment and a state at treatment commencement after they have received treatment.
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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 | 0,095 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».