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Enregistrement W4312187517 · doi:10.3389/fpsyg.2022.1054519

Accelerating the science and practice of psychology beyond WEIRD biases: Enriching the landscape through Asian psychology

2022· article· en· W4312187517 sur OpenAlexaff
Paul T. P. Wong, Richard G. Cowden

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamPsychologyPsychological sciencePsychological researchAsian psychologyEpistemologyEcological psychologyTheoretical psychologyBasic scienceDominance (genetics)Social scienceSocial psychologyCognitive psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than a decade has passed since major concerns emerged about the WEIRD-centric focus of mainstream psychological science. Since then, many calls have been made for the discipline of psychology (and other disciplines within the social sciences) to become more broadly representative of the human species. However, recent evidence suggests that progress toward improving the inclusivity and generalizability of psychological science has been slow, and that the dominance of WEIRD psychology has persisted. To build a more comprehensive psychological science that truly represents the global population, we need strategies that can facilitate more rapid expansion of empirical evidence in psychology beyond WEIRD biases. In this paper, we draw on several examples (i.e., non-duality and dialectical interaction, Wu-Wei, Zhong Yong) to illustrate how principles of Asian psychology could contribute to reshaping mainstream psychology. We discuss some strategies for advancing a global psychological science, along with some complementary practical suggestions that could enrich the WEIRD-centric landscape of current psychological science.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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