The Minimally Meaningful Effect Size: A Vital Component of Pre-Registrations
Notice bibliographique
Résumé
Psychology is currently experiencing a replication crisis, wherein many attempts to replicate past studies have failed. Pre-registration is a valuable resource to enhance the replicability of research and maintain scientific rigour. However, the incorporation of information regarding effect size magnitude, namely the minimally meaningful effect size (MMES), has yet to be present within pre-registrations. Incorporating an MMES in pre-registrations encourages researchers to make a priori considerations regarding the minimum effect size threshold that must be met for a particular effect to be practically significant. This threshold depends on the research context, which includes study specific factors that interact with the effect size magnitude to determine the meaningfulness of an effect. Pre-registering the MMES will discourage researchers from haphazardly interpreting the magnitude of an effect (HIMEing; e.g., modifying post hoc what is considered meaningful), a behaviour that we deem a questionable research practice. Using a previously published study, we provide an example of how to incorporate the MMES into pre-registrations.
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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 | 0,516 | 0,867 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,011 |
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 ».