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Enregistrement W3161052075 · doi:10.31234/osf.io/d47q2

A Large-Scale Test of the Replicability and Generalizability of Survey Measures in Close Relationship and Sexuality Science

2019· preprint· en· W3161052075 sur OpenAlexafffund
Stéphanie E. M. Gauvin, Kathleen Merwin, Chelsea D. Kilimnik, Jessica A. Maxwell, John Kitchener Sakaluk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMarriage and Sexual Relationships
Établissements canadiensUniversity of VictoriaDalhousie UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGeneralizability theoryPsychologyReliability (semiconductor)Scale (ratio)Human sexualityTest (biology)Sample (material)Measure (data warehouse)Data scienceSocial psychologyApplied psychologyDevelopmental psychologyComputer scienceData miningSociologyPower (physics)GeographyCartographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When measurement models are not replicable and/or generalizable, clinical assessments become of questionable utility, and unreplicable findings from studies using those measures will follow. Inspired by recent examinations of measurement in neighboring fields of psychology, we propose a Registered Report, in order to evaluate the replicability and generalizability of 20 well-known and emerging measures assessing elements of romantic relationships and sexuality. After collecting a large sample of that is both sexually and relationally diverse, we will evaluate the taxometric structure, measurement model replicability, reliability, and generalizability of each measure across a multitude of theorized sources of noninvariance. Our results are likely to be of high value to clinical researchers and practitioners alike, as we identify which measures can produce credible assessments, while simultaneously revealing measures with limited replicability and/or generalizability, as well as relational and sexual concepts for which groups may have radically different mental constructions.

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)0,274
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,524
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2740,524
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,246 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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