PsychDisclosure.Org: Grassroot Support for Reforming Reporting Standards in Psychology
Notice bibliographique
Résumé
There is currently an unprecedented level of doubt regarding the reliability of research findings in psychology. Many recommendations have been made to improve the current situation. This article reports results from PsychDisclosure.org, a novel open-science initiative that provides a platform for authors of recently published articles to disclose four methodological design specification details that are not required to be disclosed under current reporting standards, but which are critical for accurate interpretation and evaluation of reported findings. Grassroots sentiment -- as manifested in the positive and appreciative response to our initiative -- indicates that psychologists want to see changes made at the systemic level regarding disclosure of such methodological details. Almost 50% of contacted researchers disclosed the requested design specifications for the four methodological categories (excluded subjects, non-reported conditions and measures, and sample size determination). Disclosed information provided by participating authors also revealed several instances of questionable editorial practices, which need to be thoroughly examined and redressed. Based on these results, we argue that the time is now for mandatory methods disclosure statements for all psychology journals, which would be an important step forward in improving the reliability of findings in psychology.
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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 | 0,443 | 0,782 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,027 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,025 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».