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Enregistrement W3202938777 · doi:10.31234/osf.io/6gjfm

Psychological Science in the Wake of COVID-19: Social, Methodological, and Meta-Scientific Considerations

2020· preprint· en· W3202938777 sur OpenAlexaff
Daniel L. Rosenfeld, Emily Balcetis, Brock Bastian, Elliot T. Berkman, Jennifer K. Bosson, Tiffany N. Brannon, Anthony L. Burrow, Daryl Cameron, Serena Chen, Jonathan Cook, Chris Crandall, Shai Davidai, Kristof Dhont, Paul W. Eastwick, Sarah E. Gaither, Steven W. Gangestad, Kurt Gray, Elizabeth L. Haines, Martie G. Haselton, Nick Haslam, Gordon Hodson, Michael A. Hogg, Matthew J. Hornsey, Yuen J. Huo, Samantha Joel, Frank Kachanoff, Gordon Kraft‐Todd, Mark R. Leary, Alison Ledgerwood, Randy T. Lee, Steve Loughnan, Cara C. MacInnis, Traci Mann, Damian R. Murray, Carolyn Parkinson, Efrén O. Pérez, Tom Pyszczynski, Kaylin Ratner, Hank Rothgerber, James D. Rounds, Mark Schaller, Roxane Cohen Silver, Barbara A. Spellman, Nina Strohminger, Janet K. Swim, Felix Thoemmes, Betül Urgancı, Joseph A. Vandello, Sarah Volz, Vivian Zayas, A. Janet Tomiyama

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPerspective (graphical)PhenomenonCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)SociologyEpistemologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has extensively changed the state of psychological science, from what research questions psychologists can ask to which methodologies psychologists can employ to investigate them. In this article, we offer a perspective on how to optimize new research in the pandemic’s wake. As this pandemic is inherently a social phenomenon—an event that hinges upon human-to-human contact—we focus on socially relevant subfields of psychology. We highlight specific psychological phenomena that have likely shifted due to the pandemic and discuss theoretical, methodological, and practical considerations of conducting research on these phenomena. Following this discussion, we evaluate meta-scientific issues that have been amplified by the pandemic. We aim to demonstrate how theoretically grounded views on the COVID-19 pandemic can help make psychological science stronger—not weaker—in its wake.

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 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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,840
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,187 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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