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Enregistrement W4391022821 · doi:10.1177/08902070241228338

MIsgivings about measurement invariance

2024· article· en· W4391022821 sur OpenAlexaff
David C. Funder, Gwendolyn Gardiner

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Personality · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasurement invariancePsychologyDisadvantagedSocial psychologyMetric (unit)Quality (philosophy)Data collectionEpistemologySociologyComputer scienceSocial scienceConfirmatory factor analysisLawMarketingStructural equation modelingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper critically evaluates the conventional insistence on establishing measurement invariance (MI) in cross-cultural psychology. We argue that complex and seemingly arbitrary benchmarks for assessing MI can be unrealistic and effectively prohibit meaningful research. The widespread use of various MI criteria creates unnecessary and often unattainable hurdles for cross-cultural researchers who have made the effort to collect data in multiple cultural contexts. Additionally, the prohibitionist tone of discussions surrounding MI is unhelpful, unscientific, and discouraging. We argue that emerging findings that cultural differences might not be as widespread or profound as once assumed imply that significant cross-cultural differences in measurement should not be the default assumption. Additionally, we advocate a shift towards external validity as a more useful metric of measurement quality. Our overall message is that researchers who go to the considerable trouble of gathering data in more than one country should not be disadvantaged compared to researchers who avoid cross-cultural complications by gathering data only at their home campus.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,176 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations40
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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