How Do Researchers Question Children and Adolescents? A Systematic Assessment of Developmental Research Methods
Notice bibliographique
Résumé
Both the kinds of exchanges and the context under which children are questioned may affect the quality of data. Yet, little is known about how developmental scientists communicate with children for research. Using manifest content analysis, the 3,119 manuscripts published in the top 20 developmental outlets in 2018 were coded for methodology, examining whether researchers communicated directly with children, how they did so, and how they contextualized questioning. We found that over 65% of empirical publications presenting new data questioned children. Researchers used a variety of methodologies (e.g., 64% questionnaires, 51% assessments, 5% interviews). As age increased, the odds of giving children standardized questionnaires, closed-ended questions, and Likert-type questions increased. Researchers rarely reported how they contextualized questioning and rarely utilized supplemental materials. Researchers should consider collecting more qualitative data, better reporting methodologies, and utilizing online spaces to share supplemental materials. These modifications can ensure that we produce the strongest data.
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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 | 0,673 | 0,767 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».