MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4398780925 · doi:10.1177/10731911241253430

Campbell’s Law Explains the Replication Crisis: Pre-Registration Badges Are History Repeating

2024· article· en· W4398780925 sur OpenAlexaff
E. David Klonsky

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmPsychologyRobustness (evolution)Replication (statistics)LawSocial psychologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-values, and multi-study designs came to be viewed as indicators of strong science, and thus goals in and of themselves. Consequently, their use became distorted in unanticipated ways (e.g., hypothesizing after results were known [HARKing], p-Hacking, misuses of researcher degrees of freedom), and fragile findings proliferated. Pre-registration mandates are positioned as an antidote. However, I argue that such efforts, perhaps best exemplified by pre-registration badges (PRBs), are history repeating: Another useful tool has been converted into an indicator of strong science and a goal in and of itself. This, too, will distort its use and harm psychological science in unanticipated ways. For example, there is already evidence that papers seeking PRBs routinely violate the rules and spirit of pre-registration. I suggest that pre-registration mandates will (a) discourage optimal scientific practice, (b) exacerbate the file drawer problem, (c) encourage pre-registering after results are known (PRARKing), and (d) create false trust in fragile findings. I conclude that multiple design features can help support replicability (e.g., adequate sample size, valid measurement, robustness checks, pre-registration), none should be canonized, replication is the only arbiter of replicability, and the most important solution is sociocultural: to foster a field that reveres and reinforces robust science-just as we once revered and reinforced flashy but fragile science.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,376
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,633
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3760,633
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0080,092
Communication savante0,0130,020
Science ouverte0,0090,011
Intégrité de la recherche0,0310,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,685
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,133 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAssessmentMême sujetMeta-analysis and systematic reviewsTravaux en français237 207