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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 OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

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