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Enregistrement W4294168034 · doi:10.31234/osf.io/9vywr

Guidelines for Reporting Action Simulation Studies (GRASS): proposals to improve reporting of research in Motor Imagery and Action Observation

2022· preprint· en· W4294168034 sur OpenAlexaff
Marcos Moreno‐Verdú, Gautier Hamoline, Elise E Van Caenegem, Baptiste M Waltzing, Sébastien Forest, Ashika Chembila Valappil, Adam Khan, Samantha Chye, Maaike Esselaar, Mark J. Campbell, Craig McAllister, Sarah N. Kraeutner, Ellen Poliakoff, Cornelia Frank, Daniel Eaves, Caroline Wakefield, Shaun G. Boe, Paul S. Holmes, Adam Bruton, Stefan Vogt, David J. Wright, Robert M. Hardwick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)ChecklistComputer scienceKey (lock)Replication (statistics)Data sciencePsychologyCognitive psychologyMedicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers from multiple disciplines have studied the simulation of actions through motor imagery, action observation, or their combination. Procedures used in these studies vary considerably between research groups, and no standardized approach to reporting experimental protocols has been proposed. This has led to under-reporting of critical details, impairing the assessment, replication, synthesis, and potential clinical translation of effects. We provide an overview of issues related to the reporting of information in action simulation studies, and discuss the benefits of standardized reporting. We propose a series of checklists that identify key details of research protocols to include when reporting action simulation studies. Each checklist comprises A) essential methodological details, B) essential details that are relevant to a specific mode of action simulation, and C) further points that may be useful on a case-by-case basis. We anticipate that the use of these guidelines will improve the understanding, reproduction, and synthesis of studies using action simulation, and enhance the translation of research using motor imagery and action observation to applied and clinical settings.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,761
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,132 · 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'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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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