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Enregistrement W4304165898 · doi:10.31234/osf.io/au9vp

Data from an International Multi-Centre Study of Statistics and Mathematics Anxieties and Related Variables in University Students (the SMARVUS Dataset)

2022· preprint· en· W4304165898 sur OpenAlexfundno aff
Jenny Terry, Robert M. Ross, Tamás Nagy, Mauricio Salgado, Patricia Garrido‐Vásquez, Jacob Owusu Sarfo, Susan Cooper, Anke Caroline Büttner, Tiago Jessé Souza de Lima, İbrahim Öztürk, Nazlı Akay, Flávia H. Santos, Christina Artemenko, Lee Copping, Mahmoud Medhat Elsherif, Ilija Milovanović, Robert A. Cribbie, Marina Drushlyak, Katherine Swainston, Yiyun Shou, Juan David Leongómez, Nicola Palena, Fitri Ariyanti Abidin, María Fernanda Reyes, Yunfeng He, Juneman Abraham, Argiro Vatakis, Kristin Jankowsky, Stephanie Schmidt, Elise Grimm, Philipp Schmid, Roberto A. Ferreira, Dmitri Rozgonjuk, Neslihan Özhan, Patrick A. O’Connor, András N. Zsidó, Gregor Štiglic, Darren Rhodes, Cristina Rodríguez, Ivan Ropovik, Violeta Enea, Ratri Nurwanti, Alejandro J. Estudillo, Nataly Beribisky, Karel Karsten Himawan, Linda Geven, Anne H. van Hoogmoed, Amélie Bret, Jodie E. Chapman, Udi Alter, Tessa R. Flack, Donncha Hanna, Mojtaba Soltanlou, Gabriel Baník, Matúš Adamkovič, Sanne H.G. van der Ven, Jochen A. Mosbacher, Hilal H. Şen, Joel Anderson, Michael Batashvili, Kristel De Groot, Matthew O. Parker, Mai Helmy, Mariia M. Ostroha, Katie Anne Gilligan-Lee, Felix Egara, Martin J. Barwood, Karuna S Thomas, Grace McMahon, Siobhán M. Griffin, Hans‐Christoph Nuerk, Alyssa Counsell, Oliver Lindemann, Dirk Van Rooy, Theresa Elise Wege, Joanna Lewis, Balázs Aczél, Conal Monaghan, Ali H. Al‐Hoorie, Julia Huber, Saadet Yapan, Mauricio Garrido, Antonino Callea, Tolga Ergiyen, James M. Clay, Gaëtan Mertens, Feyza Topçu, Merve Gülçin Tutlu, Karin Täht, Kristel Mikkor, Letizia Caso, Alexander Karner, Maxine M. C. Storm, Gabriella Daróczy, Rizqy Amelia Zein, Andrea Greco, Erin Michelle Buchanan, Katharina Schmid, Thomas K. Hunt, Jonas De keersmaecker, Peter Branney, Jordan Randell, Oliver James Clark, Crystal N. Steltenpohl, Bhasker Malu, Burcu Tekeş, TamilSelvan Ramis, Stefan Agrigoroaei, Nicholas A. Badcock, Kareena McAloney‐Kocaman, Олена Семеніхіна, Erich W. Graf, Charlie Lea, Kalu T. U. Ogba, Fergus Guppy, Amy Warhurst, Shane Lindsay, Ahmed Al Khateeb, Frank Scharnowski, Leontien de Kwaadsteniet, Kathryn Francis, Cognitive Aging Lab, Lisa Webster, Kinga Morsanyi, Suzanna Forwood, Elizabeth Walters, Linda K. Tip, Jordan Wagge, Ho Yan Lai, Deborah Crossland, Kohinoor Monish Darda, Zoe M. Flack, Zoe Leviston, Matthew Brolly, Samuel P. Hills, Elizabeth Collins, Andrew Roberts, Yee Cheung, Sophie Leonard, Bruno Verschuère, Samantha K. Stanley, Iro Xenidou‐Dervou, Omid Ghasemi, T. C. H. Liew, Daniel Ansari, Johnrev Guilaran, Samuel G. Penny, Julia Bahnmueller, Christopher J. Hand, Unita Werdi Rahajeng, Dar Peterburg, Zsófia K. Takács, Michael J. Platow, Andy P. Field

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Katolik Indonesia Atma JayaMemorial University of NewfoundlandUniversity of SurreyUniverza v MariboruUniversity of PittsburghEberhard Karls Universität TübingenUniversidad El BosqueMacquarie UniversityUniversity of Sussex
Mots-clésDemographicsCreativityTest (biology)TraitMathematics educationPsychologyStatisticsMetadataComputer scienceMathematicsSocial psychologySociologyDemographyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This large, international dataset contains survey responses from N = 12,570 students from 100 universities in 35 countries, collected in 21 languages. We measured anxieties (statistics, mathematics, test, trait, social interaction, performance, creativity, intolerance of uncertainty, and fear of negative evaluation), self-efficacy, persistence, and the cognitive reflection test, and collected demographics, previous mathematics grades, self-reported and official statistics grades, and statistics module details. Data reuse potential is broad, including testing links between anxieties and statistics/mathematics education factors, and examining instruments’ psychometric properties across different languages and contexts. Data and metadata are stored on the Open Science Framework website (https://osf.io/mhg94/).

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
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 ouverte0,0010,003
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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