MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4214662435 · doi:10.31222/osf.io/5ecnh

Consensus-based guidance for conducting and reporting multi-analyst studies

2021· preprint· en· W4214662435 sur OpenAlexafffund
Balázs Aczél, Barnabás Szászi, Gustav Nilsonne, Olmo R. van den Akker, Casper J. Albers, Marcel A. L. M. van Assen, Jojanneke A. Bastiaansen, Daniel J. Benjamin, Udo Boehm, Rotem Botvinik‐Nezer, Laura F. Bringmann, Niko A. Busch, Emmanuel Caruyer, Andrea Michael Cataldo, Nelson Cowan, Andrew Delios, Noah N'Djaye Nikolai van Dongen, Chris Donkin, Johnny van Doorn, Anna Dreber, Gilles Dutilh, Gary F. Egan, Morton Ann Gernsbacher, Rink Hoekstra, Sabine Hoffmann, Felix Holzmeister, Magnus Johannesson, Kai J. Jonas, Alexander T. Kindel, Michael Kirchler, Yoram Kevin Kunkels, D. Stephen Lindsay, Jan-Francois Mangin, Dóra Matzke, Marcus R. Munafò, Ben R. Newell, Brian A. Nosek, Russell A. Poldrack, Don van Ravenzwaaij, Jörg Rieskamp, Matthew Salganik, Alexandra Sarafoglou, Tom Schönberg, Martin Schweinsberg, David R. Shanks, Raphael Silberzahn, Daniel J. Simons, Bobbie Spellman, Jeffrey J. Starns, Samuel St‐Jean, Eric Luis Uhlmann, Jelte M. Wicherts, Eric‐Jan Wagenmakers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesTempleton Religion TrustNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWeizmann Institute of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionArnold VenturesTempleton World Charity FoundationJohn Templeton Foundation
Mots-clésRobustness (evolution)Data scienceComputer scienceManagement sciencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present consensus-based guidance for conducting and documenting multi-analyst studies. We discuss why broader adoption of the multi-analyst approach will strengthen the robustness of results and conclusions in empirical sciences.

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)0,533
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,855
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5330,855
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,014
Bibliométrie0,0300,022
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0220,015
Science ouverte0,0170,014
Intégrité de la recherche0,0320,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,047

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 Opus0,972
Tête enseignante GPT0,667
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMeta-analysis and systematic reviews→Travaux en français237 207→