Missed opportunities in clinical psychology: What about running factorial design internet trials and using other outcomes than self-report?
Notice bibliographique
Résumé
Missed Opportunities in Clinical Psychology: What About Running Factorial Design Internet Trials and Using Other Outcomes Than Self-Report? Authors Gerhard Andersson Department of Behavioural Sciences and Learning and Department of Biomedical and Clinical Sciences, Linköping University, Linköping, Sweden; Department of Clinical Neuroscience, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden Abstract No abstract available. PDF HTML XML Article info Impact Citations How to Cite License Published at 29. June 2023 https://doi.org/10.32872/cpe.12063 Issue: Vol. 5 No. 2 (2023) Section: Editorial Share: Z Andersson, G. (2023). Missed Opportunities in Clinical Psychology: What About Running Factorial Design Internet Trials and Using Other Outcomes Than Self-Report?. Clinical Psychology in Europe, 5(2), 1-5. https://doi.org/10.32872/cpe.12063 More Citation Formats ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver Download Citation Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC BY) 4.0 International License. PlumX Dimensions Views: Total Abstract PDF HTML XML 89 53 25 6 5 Downloads: Download data is not yet available.
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 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 | 0,034 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».