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Enregistrement W4321387655 · doi:10.52214/gsjp.v10i.10828

Online Surveys: Effect of Research Design on Rates of Invalid Participation and Data Credibility

2008· article· en· W4321387655 sur OpenAlexaff
Elizabeth Nosen, Sheila R. Woody

Notice bibliographique

RevueGraduate Student Journal of Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilitySurvey researchComputer scienceStatisticsData scienceEconometricsPsychologyPolitical scienceApplied psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing online research often involves a trade-off between procedures that maximize administration efficiency and those that encourage valid and considerate participation. This article reports on three different online research design conditions (n = 413), differing in participant screening, incentive, and anonymity, that were used in a separate study on cognition in smoking cessation. High rates of invalid participation were observed in a condition in which participants participated anonymously, received a $20 incentive, and were screened for eligibility online. In addition, this condition produced significantly different data (variance, covariance, and central tendency) than the other two conditions, which involved less incentive or personal eligibility screening without participant anonymity. Removal of apparent “invalid” participants on the basis of a data screening protocol corrected some, but not all, of these differences. Results indicate that online designs offering monetary incentives should implement procedures to enhance data integrity even at the cost of increased participation barriers.

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)0,201
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2010,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,885
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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