A Problem in Theory and More: Measuring the Moderating Role of Culture in Many Labs 2
Notice bibliographique
Résumé
The multi-site replication study, Many Labs 2 (ML2), attempted to test whether population, site and setting variability moderates the likelihood of replication and effect size. The analysis concluded that sample location and setting did not substantially affect the replicability of findings. In this paper, we raise several issues with the ML2 approach to adjudicating the effect of culture that cast doubt on this conclusion. These theoretical and methodological problems (pre-registered at https://osf.io/6exr4) involve the: (1) selection of studies and sample sites for replication that are not theory-driven, (2) sampling of mostly WEIRD people around the world, (3) conflation of participants’ cultural backgrounds with the country where the samples came from, (4) use of the WEIRD backronym by decomposing it into a scale, and (5) application of a mean split of that WEIRD variable. Moreover, simulations reveal strikingly low statistical power for detecting cultural influences in a multi-side study designed like ML2. We propose methodologies to address problems (3) to( 5) by re-analyzing the ML2 dataset using an alternative approach. These results suggest that tackling only some of the design problems is insufficient to overcome the underlying theoretical and methodological deficiencies. We conclude with specific recommendations for assessing the role of population variability in future multi-site studies that address evidentiary value and effect size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».