Meta-Analytic Findings in the Self-Controlled Motor Learning Literature: Underpowered, Biased, and Lacking Evidential Value
Notice bibliographique
Résumé
The self-controlled motor learning literature consists of experiments that compare a group of learners who are provided with a choice over an aspect of their practice environment to a group who are yoked to those choices. A qualitative review of the literature suggests an unambiguous benefit from self-controlled practice. A meta-analysis was conducted on the effects of self-controlled practice on retention test performance measures with a focus on assessing and potentially correcting for selection bias in the literature, such as publication bias and p-hacking. First, a naïve random effects model was fit to the data and a moderate benefit of self-controlled practice, g=.44 (k= 52, N= 2061, 95%CI [.31, .56]), was found. Second, publication status was added to the model as a potential moderator, revealing a significant difference between published and unpublished findings, with only the former reporting a benefit of self-controlled practice. Third, to investigate and adjust for the impact of selectively reporting statistically significant results, a weight-function model was fit to the data with a one-tailed p-value cutpoint of .025. The weight-function model revealed substantial selection bias and estimated the true average effect of self-controlled practice as g=.107 (95%CI [.047, .18]). P-curve analyses were conducted on the statistically significant results published in the literature and the outcome suggested a lack of evidential value. Fourth, a suite of sensitivity analyses were conducted to evaluate the robustness of these results, all of which converged on trivially small effect estimates. Overall, our results suggest the benefit of self-controlled practice on motor learning is small and not currently distinguishable from zero.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».