Anatomy of a Psychological Theory: Integrating Construct-Validation and Computational-Modeling Methods to Advance Theorizing
Notice bibliographique
Résumé
Discussions about the replicability of psychological studies have primarily focused on improving research methods and practices, with less attention paid to the role of well-specified theories in facilitating the production of reliable empirical results. The field is currently in need of clearly articulated steps to theory specification and development, particularly regarding frameworks that may generalize across different fields of psychology. Here we focus on two approaches to theory specification and development that are typically associated with distinct research traditions: computational modeling and construct validation. We outline the points of convergence and divergence between them to illuminate the anatomy of a scientific theory in psychology-what a well-specified theory should contain and how it should be interrogated and revised through iterative theory-development processes. We propose how these two approaches can be used in complementary ways to increase the quality of explanations and the precision of predictions offered by psychological theories.
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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 | 0,154 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,047 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».