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Enregistrement W4287577428 · doi:10.31234/osf.io/8jdn2

Cross-National Replication of Prosocial Simulation Effect Using Cumulative Link Mixed Modelling

2022· preprint· en· W4287577428 sur OpenAlexaff
Ding-Cheng Peng, David Moreau, Sarah Cowie, Donna Rose Addis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorReplication (statistics)CredenceMetric (unit)Computer scienceEconometricsPsychologySample (material)StatisticsSocial psychologyMathematicsEconomicsOperations managementMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous work has found mentally simulating events of helping others can enhance prosocial intentions. However, to date, this ‘prosocial simulation effect’ (PSE) has only been demonstrated in North America. We provide the first pre-registered replication of PSE outside of North America in a New Zealand sample, following existing protocols (Experiment 1: N=40) and with modifications to rule out an additional confound (Experiment 2: N=40). Moreover, given evidence that metric models are problematic for assessing ordinal data, we conducted cumulative link model (CLM)-based analyses. Both experiments provide statistically-robust support for the PSE outside of North America, lending greater credence to this effect. We also show that, relative to CLM-based analyses, metric models can underestimate effects in ordinal data, yielding inconsistent results across near-identical experimental designs. We consider this issue against the backdrop of the replication crisis, and recommend the use of CLM-based analyses in all research reliant on ordinal scales.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,306
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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