Reproducibility of infant fNIRS studies: a meta-analytic approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Concerns about the reproducibility of experimental findings have recently emerged in many disciplines, from psychology to medicine and neuroscience. As NIRS is a relatively recent brain imaging technique, the question of reproducibility has not yet been systematically addressed. Aim: The current study seeks to test the replicability of effects observed in NIRS experiments assessing young infants' rule-learning ability. Approach: We conducted meta-analyses and mixed-effects modeling-based inferential statistics to determine whether effect sizes were replicable and comparable in a sample of 23 NIRS studies investigating infants' abilities to process repetition- and diversity-based regularities in linguistic and nonlinguistic auditory and visual sequences. Additionally, we tested whether effect sizes were modulated by different factors such as the age of participants or the laboratory. We obtained NIRS data from 12 published and 11 unpublished studies. The 23 studies involved a total of 487 infants, aged between 0 and 9 months, tested in four different countries (Canada, France, Italy, and USA). Results: Our most important finding is that study and laboratory were never significant moderators of variation in effect sizes, indicating that results replicated reliably across the different studies and labs included in the sample. We observed small-to-moderate effect sizes, similar to effect sizes found with other neuroimaging and behavioral techniques in the developmental literature. In line with existing findings, effect sizes were modulated by the participants' age and differed across the different regularities tested, with repetition-based regularities giving rise to the strongest effects; in particular, the overall magnitude of this effect in the left temporal region was 0.27 when analyzing the entire dataset. Conclusions: Meta-analysis is a useful tool for assessing replicability and cross-study variability. Here, we have shown that infant NIRS studies in the language domain replicate robustly across various NIRS machines, testing sites, and developmental populations.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
| gpt | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Reproductibilité · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle