Coordinated data analysis: Knowledge accumulation in lifespan developmental psychology.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Coordinated analysis is a powerful form of integrative analysis, and is well suited in its capacity to promote cumulative scientific knowledge, particularly in subfields of psychology that focus on the processes of lifespan development and aging. Coordinated analysis uses raw data from individual studies to create similar hypothesis tests for a given research question across multiple datasets, thereby making it less vulnerable to common criticisms of meta-analysis such as file drawer effects or publication bias. Coordinated analysis can sometimes use random effects meta-analysis to summarize results, which does not assume a single true effect size for a given statistical test. By fitting parallel models in separate datasets, coordinated analysis preserves the heterogeneity among studies, and provides a window into the generalizability and external validity of a set of results. The current article achieves three goals: First, it describes the phases of a coordinated analysis so that interested researchers can more easily adopt these methods in their labs. Second, it discusses the importance of coordinated analysis within the context of the credibility revolution in psychology. Third, it encourages the use of existing data networks and repositories for conducting coordinated analysis, in order to enhance accessibility and inclusivity. Subfields of research that require time- or resource- intensive data collection, such as longitudinal aging research, would benefit by adopting these methods. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle