Spatial analysis for psychologists: How to use individual-level data for research at the geographically aggregated level.
Notice bibliographique
Résumé
Psychologists have become increasingly interested in the geographical organization of psychological phenomena. Such studies typically seek to identify geographical variation in psychological characteristics and examine the causes and consequences of that variation. Geo-psychological research offers unique advantages, such as a wide variety of easily obtainable behavioral outcomes. However, studies at the geographically aggregate level also come with unique challenges that require psychologists to work with unfamiliar data formats, sources, measures, and statistical problems. The present article aims to present psychologists with a methodological roadmap that equips them with basic analytical techniques for geographical analysis. Across five sections, we provide a step-by-step tutorial and walk readers through a full geo-psychological research project. We provide guidance for (a) choosing an appropriate geographical level and aggregating individual data, (b) spatializing data and mapping geographical distributions, (c) creating and managing spatial weights matrices, (d) assessing geographical clustering and identifying distributional patterns, and (e) regressing spatial data using spatial regression models. Throughout the tutorial, we alternate between explanatory sections that feature in-depth background information and hands-on sections that use real data to demonstrate the practical implementation of each step in R. The full R code and all data used in this demonstration are available from the OSF project page accompanying this article. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,047 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,010 |
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 ».