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Enregistrement W4323059061 · doi:10.1123/jmld.2022-0061

On the Reproducibility of Power Analyses in Motor Behavior Research

2023· article· en· W4323059061 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Learning and Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample size determinationStatistical powerPsychologyA priori and a posterioriPower (physics)Test (biology)Sample (material)Statistical hypothesis testingReproducibilityPower analysisStatisticsApplied psychologyCognitive psychologyEconometricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent metascience suggests that motor behavior research may be underpowered, on average. Researchers can perform a priori power analyses to ensure adequately powered studies. However, there are common pitfalls that can result in underestimating the required sample size for a given design and effect size of interest. Critical evaluation of power analyses requires successful analysis reproduction, which is conditional on the reporting of sufficient information. Here, we attempted to reproduce every power analysis reported in articles ( k = 84/635) in three motor behavior journals between January 2019 and June 2021. We reproduced 7% of analyses using the reported information, which increased to 43% when we assumed plausible values for missing parameters. Among studies that reported sufficient information to evaluate, 63% reported using the same statistical test in the power analysis as in the study itself, and in 77%, the test addressed at least one of the identified hypotheses. Overall, power analyses were not commonly reported with sufficient information to ensure reproducibility. A nontrivial number of power analyses were also affected by common pitfalls. There is substantial opportunity to address the issue of underpowered research in motor behavior by increasing adoption of power analyses and ensuring reproducible reporting practices.

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.

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)0,007
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,541
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,038 · 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