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Enregistrement W4284975444 · doi:10.1371/journal.pone.0271191

How representative are student convenience samples? A study of literacy and numeracy skills in 32 countries

2022· article· en· W4284975444 sur OpenAlexafffund
Heather Ann Wild, Aki-Juhani Kyröläinen, Victor Kuperman

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésNumeracyLiteracyPsychologyPopulationReading (process)Reading comprehensionAdult literacyMathematics educationMedical educationDemographyMedicinePedagogyEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychological research, including research into adult reading, is frequently based on convenience samples of undergraduate students. This practice raises concerns about the external validity of many accepted findings. The present study seeks to determine how strong this student sampling bias is in literacy and numeracy research. We use the nationally representative cross-national data from the Programme for the International Assessment of Adult Competencies to quantify skill differences between (i) students and the general population aged 16-65, and (ii) students and age-matched non-students aged 16-25. The median effect size for the comparison (i) of literacy scores across 32 countries was d = .56, and for comparison (ii) d = .55, which exceeds the average effect size in psychological experiments (d = .40). Numeracy comparisons (i) and (ii) showed similarly strong differences. The observed differences indicate that undergraduate students are not representative of the general population nor age-matched non-students.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations63
Publié2022
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Résumé présentoui

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