Introduction au calcul de la taille d’effet globale d’une intervention dans les méta-analyses en sciences de l’éducation
Notice bibliographique
Résumé
Quand plusieurs études par comparaison de groupes (intervention et témoin) portent sur une même intervention en milieu scolaire, la synthèse de leurs résultats permet d’évaluer l’effet de cette intervention et de répondre aux attentes des praticiens, mais aussi d’orienter les recherches futures. C’est dans ce but que sont réalisées des synthèses quantitatives ou encore des méta-analyses. Pour chacune des études sélectionnées, une taille d’effet est calculée, qui est le g de Hedges (différence standardisée des moyennes des deux groupes) quand la variable à expliquer est un score post-test. La taille d’effet globale est alors estimée en suivant dans la plupart des cas le modèle des effets aléatoires. Enfin, pour conclure quant à l’intérêt de l’intervention, les tailles d’effet sont traduites en nombre de mois de progrès. Un exemple numérique est proposé pour faciliter la compréhension des modèles analytiques mis en oeuvre dans une méta-analyse pour les cas les plus simples.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,304 | 0,507 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».