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Enregistrement W4401032629 · doi:10.1177/08295735241263912

Registered Reports in School Psychology Research: Initial Experiences, Analyses, and Future

2024· article· en· W4401032629 sur OpenAlexaffabout
Steven R. Shaw, Sierra Pecsi, Erika Infantino, Yeon Hee Kang, Neha Verma, Alexa von Hagen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityPsychologySchool psychologyTransparency (behavior)Evidence-based practiceRigourBest practiceMedical educationEngineering ethicsPublic relationsApplied psychologyAlternative medicinePolitical scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This editorial is companion to the first registered report published in the Canadian Journal of School Psychology entitled, “Scope of School Psychological Practice in Germany: Part 1” by Alexa von Hagen et al. This manuscript outlines the importance of evidence-based practices in school psychology, identifies weaknesses in the foundation of current research practices, and discusses registered reports as a tool to enhance research rigor by mitigating biases such as p-hacking and publication bias. Registered reports have gained traction despite initial reservations from researchers due to perceived constraints and barriers; this approach to publication of scholarly articles can lead to a positive shift in the relationship between authors and editors during the publication process, fostering collaboration, transparency, and credibility in the research practice and ultimately leading to improved evidence-based practice. Initial experiences from the first registered report in the field of school psychology are examined, noting advantages, disadvantages, and future recommendations. The adoption of registered reports signifies a cultural shift toward more robust, transparent, and credible research practices in school psychology, leading to true evidence-based practice with increased likelihood of implementation.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
gptMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,437
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,728
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4370,728
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0400,029
Science ouverte0,0050,019
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,898
Tête enseignante GPT0,672
Écart entre enseignants0,225 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité · Présentation des résultats
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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