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Enregistrement W4310641393 · doi:10.1177/17456916221134575

Improving the Generalizability of Behavioral Science by Using Reality Checks: A Tool for Assessing Heterogeneity in Participants’ Consumership of Study Stimuli

2022· article· en· W4310641393 sur OpenAlexaff
Evan Polman, Sam J. Maglio

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Psychological Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryRealismPsychologyRelevance (law)External validityWritCognitive psychologyEcological validityBehavioural sciencesSocial psychologyNomotheticExperimental psychologyEpistemologyCognitionDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In attempting to draw bigger conclusions, researchers in psychology open their labs to more diverse groups of people. Yet even the most far-reaching theories must be tested with specific stimuli, materials, and methodology. To the extent that a study’s stimuli are familiar beyond the lab to groups of people writ large, an experiment is said to have mundane realism—a type of external validity. We propose that an experiment’s stimuli will vary in their relevance to each individual participant (such as how much they consume the stimuli outside the lab) and can be assessed using a tool: reality checks. We found that accounting for a study’s mundane realism, at the individual level, significantly altered a study’s results—which we found to be the case in testing well-established findings in psychology and behavioral economics. Our work suggests that measuring mundane realism (in addition to creating it) is a useful way of testing effects in psychology among the participants for whom the studies’ scenarios and decisions will matter most outside of the lab.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,483
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,083 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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