Assessing the replicability of Cognitive Psychology via remote experiential learning
Notice bibliographique
Résumé
A recent global health crisis demanded the wholesale configuration of both teaching and research from in-person to on-line formats. This presented an opportunity to conduct an environmental sweep on the replicability of Cognitive Psychology in the context of an undergraduate course, in which portable experimental packages were written for mobile phone (Flex Labs). Students received direct experience with studies that had central implications for the discussion of Cognitive Neuroscience (Faces), Perception (Search), Attention (Doodle), Everyday Memory (House), Long-Term Memory (Object), Semantic Memory (Trivia), Decision-Making (RPS), and, Mental Imagery (Rotate). Running across Winter 2021, Fall 2021 and Winter 2022 (average n per study = 585), with the expectation of one study, data consistently produced evidence either for (Faces, Search, Object, RPS, Rotate) or against (Doodle, Trivia) the original findings. The Flex Lab scheme not only allows students to play an active role in the discussion of the replication crises within empirical science, but also provides a framework for the future implementation of experiential learning during remote and asynchronous teaching. With continued evaluation made possible via Open Science Framework (https://osf.io/kv5qp/), a central question for all future research is whether on-line data collection violates an essential auxiliary assumption for the replication of in-person data collection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».