Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on the concept of a gale of creative destruction in a capitalistic economy, we argue that initiatives to assess the robustness of findings in the organizational literature should aim to simultaneously test competing ideas operating in the same theoretical space. In other words, replication efforts should seek not just to support or question the original findings, but also to replace them with revised, stronger theories with greater explanatory power. Achieving this will typically require adding new measures, conditions, and subject populations to research designs, in order to carry out conceptual tests of multiple theories in addition to directly replicating the original findings. To illustrate the value of the creative destruction approach for theory pruning in organizational scholarship, we describe recent replication initiatives re-examining culture and work morality, working parents’ reasoning about day care options, and gender discrimination in hiring decisions. It is becoming increasingly clear that many, if not most, published research findings across scientific fields are not readily replicable when the same method is repeated. Although extremely valuable, failed replications risk leaving a theoretical void— reducing confidence the original theoretical prediction is true, but not replacing it with positive evidence in favor of an alternative theory. We introduce the creative destruction approach to replication, which combines theory pruning methods from the field of management with emerging best practices from the open science movement, with the aim of making replications as generative as possible. In effect, we advocate for a Replication 2.0 movement in which the goal shifts from checking on the reliability of past findings to actively engaging in competitive theory testing and theory building. The materials, code, and data for this article are posted publicly on the Open Science Framework, with links provided in the article.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle