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Enregistrement W3181664464 · doi:10.1177/19485506211024036

Mentioning the Sample’s Country in the Article’s Title Leads to Bias in Research Evaluation

2021· article· en· W3181664464 sur OpenAlexaff
Rotem Kahalon, Verena Klein, Inna Ksenofontov, Johannes Ullrich, Stephen C. Wright

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésPhenomenonGermanSample (material)DemocracyPsychologyInequalityPsychological researchWorld Values SurveySocial psychologyPositive economicsSocial sciencePolitical scienceSociologyLawEpistemologyGeographyEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychology research from Western, educated, industrialized, rich, and democratic (WEIRD) countries, especially from the United States, receives more scientific attention than research from non-WEIRD countries. We investigate one structural way that this inequality might be enacted: mentioning the sample's country in the article title. Analyzing the current publication practice of four leading social psychology journals (Study 1) and conducting two experiments with U.S. American and German students (Study 2), we show that the country is more often mentioned in articles with samples from non-WEIRD countries than those with samples from WEIRD countries (especially the United States) and that this practice is associated with less scientific attention. We propose that this phenomenon represents a (perhaps unintentional) form of structural discrimination, which can lead to underrepresentation and reduced impact of social psychological research done with non-WEIRD samples. We outline possible changes in the publication process that could challenge this phenomenon.

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)0,255
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,585
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2550,585
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,743
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,134 · 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
DomaineÉvaluation
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

Citations97
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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