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Enregistrement W4313448030 · doi:10.32920/21758267.v1

Parent-Infant Interaction Tasks Adapted for Remote Testing: Strengths, Challenges, and Recommendations

2022· preprint· en· W4313448030 sur OpenAlexafffund
Shira C. Segal, Margaret C. Moulson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTask (project management)Data collectionComputer scienceDiversity (politics)PsychologyHuman–computer interactionApplied psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The closure of in-person laboratories and decreased safety of face-to-face interactions resulting from the COVID-19 pandemic jeopardized the ability of many developmental researchers to continue data collection during this time. Disruptions in data collection are particularly damaging to longitudinal studies, in which the testing of different age groups occurs on a continuous basis, and data loss at one time point can have cascading effects across subsequent time points and threaten the viability of the study. In an effort to continue collecting data for a longitudinal study on emotion development started in-person pre-pandemic, we adapted two parent-infant interaction tasks (free-play task and toy removal task) for a remote testing framework. Our procedure for pivoting these tasks to a supervised, remote online testing framework is outlined and the associated strengths and challenges of testing in this format (e.g., feasibility and implementation, testing environment and task setup validity, and accessibility, recruitment, and diversity) are critically evaluated. Considerations for applying this framework to other behavioral tasks are discussed and recommendations are provided.</p>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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