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Enregistrement W4313464668 · doi:10.1525/collabra.57538

A Roadmap to Large-Scale Multi-Country Replications in Psychology

2022· article· en· W4313464668 sur OpenAlexaff
Hannes Jarke, Shaakya Anand‐Vembar, Shilaan Alzahawi, Thomas Lind Andersen, Lana Bojanić, Alexandra Carstensen, Gilad Feldman, Eduardo García‐Garzón, Hansika Kapoor, Savannah C Lewis, Anna Louise Todsen, Bojana Većkalov, Janis Zickfeld, Sandra J. Geiger

Notice bibliographique

RevueCollabra Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Scale (ratio)Replication (statistics)Data sciencePsychologyEngineering ethicsPolitical scienceComputer sciencePublic relationsManagement scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classic findings from psychology and the behavioural sciences are increasingly being revisited. Methodological and technological advances provide opportunities to replicate studies across a wide range of countries and settings to investigate whether these findings are universally applicable, limited to specific countries, or vary in magnitude depending on settings. Researchers from around the world connect to revisit such findings collaboratively, adapt the original design to the Zeitgeist, integrate new knowledge to improve statistical analyses, and broaden the scope by testing effects globally – or at least in as many countries, as budget and feasibility allow. We currently observe multiple international consortia conducting large-scale multi-country replications. How do such collaborations form and how do they approach these complex investigations? This paper brings together researchers from different initiatives that conduct replications on an international scale to outline approaches and summarises what we have learned in applying them: Junior Researcher Programme (JRP), Psychological Science Accelerator (PSA), ManyBabies, Collaborative Open-science REsearch (CORE), and International Study of Metanorms (ISMN). We describe different ways for study selection, methodological approaches, statistical analyses, ethical issues, and most importantly, how the different collaborations formed and how team communication worked. We look in detail at challenges of including typically underrepresented countries in psychological science, not only in terms of data collection but also in making it possible for local researchers to contribute. This paper provides a structured insight into how different collaborations work and issues to consider for anyone who seeks to conduct a multi-country replication in psychology, or looking for additional perspectives to their existing plan. We close the article with a checklist built as a helpful tool for colleagues putting together their study protocols for such efforts – and invite them to collaboratively expand it in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,668
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,700
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6680,700
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,011
Bibliométrie0,0140,015
Études des sciences et des technologies0,0100,023
Communication savante0,0210,041
Science ouverte0,0120,037
Intégrité de la recherche0,0130,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,411 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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