Want to try a registered report? Here are our lessons learned.
Notice bibliographique
Résumé
A Registered Report is a type of research journal article in which the introduction, methods, and analysis plan are proposed and peer-reviewed prior to the execution of the study. The goal is to limit publication bias based on study findings by conducting peer review on the merits of the study before the results are known. First introduced in 2012 (Chambers, 2013; Chambers & Tzavella, 2022), this format of journal article publication has become more commonplace. Here we provide an overview of the format as well as eight core lessons we learned while preparing Registered Reports. We integrate guidelines from the literature with our experience to provide insight into the process of preparing and publishing a Registered Report for those who have not yet tried it. Though Registered Reports require researchers to invest more effort at the earlier stages of idea generation, design, and analysis planning, they will benefit from the feedback of reviewers when it is most beneficial and leave behind the fear of rejection due to unanticipated study limitations or null results. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,460 | 0,798 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,034 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,014 |
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 ».