It’s all Greek to me: Explaining, computing, and summarizing traditional and (re)emerging metrics of reliability for seven measures in sexual science
Notice bibliographique
Résumé
Sexual scientists typically default to appraising the reliability of their self-report measures by calculating one or more α coefficients. Despite the prolific use of α, few researchers understand how to situate and make sense of α within the psychometric theories used to develop the measures used in their research (e.g., latent variable theory) and many unknowingly violate the assumptions of α. In this paper, we describe the disconnect between α and latent variable theory and the subsequent restrictive assumptions α makes. Simultaneously, we introduce an alternative metric of reliability—omega (ɷ)—that is compatible with latent variable theory. Subsequently, we provide a tutorial to walk readers through didactic examples on how to calculate ɷ metrics of reliability using the getOmega() function—a simple open-source function we created to automate the estimation of ɷ. We then introduce the Measurement of Sexuality and Intimacy Constructs (MoSaIC) project to provide insight into the state of reliability in sexuality science. We do this through contrasting α and ɷ estimates of reliability across seven sexuality measures, selected based on their emerging and pre-existing relevance and influence in the field of sexuality, in both a queer (LGBTQ+) sample ( n = 545) and a United States’ representative sample ( n = 548). We finish our paper with pragmatic suggestions for editors, reviewers, and authors. By more deeply understanding one’s options of reliability metrics, sexual scientists may carefully consider how they present and assess their measures’ reliability, and ultimately help improve our science’s replicability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,282 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».