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Enregistrement W3164800000 · doi:10.31234/osf.io/6j9p3

Simplicity and validity in infant research

2020· preprint· en· W3164800000 sur OpenAlexaff
Jonathan F. Kominsky, Kelsey Lucca, Ashley J Thomas, Michael C. Frank, J. Kiley Hamlin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésEcological validityPsychologyCognitionSimplicityCognitive psychologyCausality (physics)External validityDevelopmental psychologySocial psychologyEpistemologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infancy researchers have often drawn rich conclusions about early capacities to understand abstract concepts like "causality" or "prosociality" from infants' responses to highly simplified and artificial stimuli, leading to questions about the validity of studies utilizing these methods. Indeed, do these stimuli effectively illustrate abstract concepts to infant participants? And if they do, why not assess infants’ cognitive capacities using ecologically valid stimuli of the sort that infants encounter in their everyday lives? Here, using examples from infant cognitive and social developmental research, we make explicit the underlying logic of using simplified stimuli in studies with infant populations by discussing the tradeoff infancy researchers are forced to make between measurement validity and ecological validity. Though we agree that concerns about the validity of simplified stimuli that emerge from this trade-off are founded, we argue that results from these studies should not be dismissed purely on ecological grounds. Rather, we present guidelines for productively challenging the validity of infant research in ways that further our understanding of infant cognition.

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)0,205
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,362
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2050,362
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0040,061
Communication savante0,0070,015
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,289
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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