Managing the Terror of Publication Bias: A Systematic Review of the Mortality Salience Hypothesis.
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the evidential value of the large literature (k=643 to 825 studies) investigating the mortality salience (MS) hypothesis from terror management theory, employing a multitool assessment approach. First, we reviewed and evaluated recent efforts to replicate past experiments testing the MS hypothesis, summarizing the conflicting evidence and arguments to the evidential value of the MS literature. Next, we performed a random effects meta-analysis on the MS literature using multiple bias correction meta-analytic techniques, including selection models, PET-PEESE, WAAP-WLS, as well as the more recently developed p-curve and z-curve. Overall, the different meta-analytic tools often pointed to conflicting conclusions, reflecting methodological and philosophical differences among these tools. A synthesis of our findings suggests there are nonzero effects underlying some studies of the MS hypothesis, although the effects are highly heterogeneous, most studies are underpowered, and many individual effects may be spurious. We recommend future replications to assume a smaller effect size (r = .18) and to strictly follow expert guidance in the experimental protocol. Given the conflicting findings that emerged, we suggest future attempts to evaluate other literatures would benefit from a multitool assessment approach.
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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 | 0,138 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».