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Enregistrement W3107555355 · doi:10.14738/assrj.710.9215

Changes in the Style and Contents of Abstracts from The Journal of Consulting and Clinical Psychology between the 1960s and the 2010s

2020· article· en· W3107555355 sur OpenAlexaff
Gian Di Feo, Cynthia Whissell

Notice bibliographique

RevueAdvances in Social Sciences Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAcademic Writing and Publishing
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSentenceStyle (visual arts)Word (group theory)Discriminant function analysisPsychologyWord lengthAffect (linguistics)Word lists by frequencyLinguisticsNatural language processingStatisticsComputer scienceMathematicsHistoryCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to examine changes in the style and content of abstracts from the Journal of Consulting and Clinical Psychology across time. Characteristics examined were word commonness, word activation, word pleasantness, sentence length, abstract length, mentions of inferential statistics and mentions of drugs (both street drugs and pharmaceuticals). Abstracts (N=510) were downloaded from volumes published before the wide introduction of computers (1968-9) and from those published in more current years (2016-17). Scores for word pleasantness and word activation were assessed with the Dictionary of Affect in Language. Word commonness was scored in comparison to a corpus of everyday English, and sentence length and abstract length were measured in terms of number of words. There were several strong and significant differences between abstracts from the pre-computer era and those from the 21st century, including greater length, more mentions of inferential statistics and more mentions of drugs in the later time period. A stepwise discriminant function analysis was able to correctly predict the origin (early or pre-computer versus 21st century) of 98% of the abstracts on the basis of the characteristics measured (canonical correlation=.89).

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0220,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,392
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,122 · 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'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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