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Enregistrement W4401429097 · doi:10.1177/21677026241255882

Open Science at <i>Clinical Psychological Science</i> : Reflections on Progress, Lessons Learned, and Suggestions for Continued Improvement

2024· article· en· W4401429097 sur OpenAlexaff
Howard E. Barbaree, Tess M. S. Neal, Olivia J Kirtley, Heather L. Urry, Jennifer L. Tackett

Notice bibliographique

RevueClinical Psychological Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen sciencePsychological scienceOpen dataPsychologyBest practiceWork (physics)Engineering ethicsCitizen scienceComputer sciencePolitical scienceEngineeringSocial psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open science is challenging and frequently time-consuming work, but the payoff is greater assurance that published research is transparent, conducted rigorously, and protected against some forms of researcher bias. In this editorial, we reflect on progress made toward the integration of open-science practices at Clinical Psychological Science ( CPS) 7 years after badges were introduced in the journal and 3 years after open science was initiated as an editorial priority at CPS. Along with establishing open science as an editorial priority, the first team of Open Science Advisors was established to oversee and facilitate preregistration, open materials, and open data badge applications. Here, we discuss how these practices have evolved over time, highlight best practices and common challenges in this work, and emphasize next steps for the future of open science in clinical-psychology research.

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)0,399
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,628
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3990,628
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0080,021
Communication savante0,0390,041
Science ouverte0,0080,011
Intégrité de la recherche0,0280,051
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,937
Tête enseignante GPT0,764
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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