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Enregistrement W3186908110 · doi:10.1093/jssam/smab007

Lack of Replication or Generalization? Cultural Values Explain a Question Wording Effect

2021· article· en· W3186908110 sur OpenAlexaffabout
Henning Silber, Endre Tvinnereim, Tobias Stark, Annelies G. Blom, Jon A. Krosnick, Michael Bošnjak, Sanne Lund Clement, Anne Cornilleau, Anne-Sophie Cousteaux, Melvin John, Guðbjörg Andrea Jónsdóttir, Karen Lawson, Peter Lynn, Johan Martinsson, Ditte Shamshiri-Petersen, Su‐Hao Tu

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey Statistics and Methodology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésReplication (statistics)GeneralizationEpistemologyEconometricsMathematical economicsComputer sciencePsychologyPositive economicsMathematicsStatisticsEconomicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the context of the current “replication crisis” across the sciences, failures to reproduce a finding are often viewed as discrediting it. This paper shows how such a conclusion can be incorrect. In 1981, Schuman and Presser showed that including the word “freedom” in a survey question significantly increased approval of allowing a speech against religion in the USA. New experiments in probability sample surveys (n = 23,370) in the USA and 10 other countries showed that the wording effect replicated in the USA and appeared in four other countries (Canada, Germany, Taiwan, and the Netherlands) but not in the remaining countries. The effect appeared only in countries in which the value of freedom is especially salient and endorsed. Thus, public support for a proposition was enhanced by portraying it as embodying a salient principle of a nation’s culture. Instead of questioning initial findings, inconsistent results across countries signal limits on generalizability and identify an important moderator.

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)0,332
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,697
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3320,697
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,587
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,034 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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