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Enregistrement W4404964504 · doi:10.1080/15248372.2024.2431106

Tools of the Trade: A Guide to Sociodemographic Reporting for Researchers, Reviewers, and Editors

2024· article· en· W4404964504 sur OpenAlexaff
Leher Singh, Mihaela Barokova, Marina Bazhydai, Heidi A. Baumgartner, Laura Franchin, Jessica Elizabeth Kosie, Casey Lew‐Williams, Paul Okyere Omane, Tilman Reinelt, Tobias Schuwerk, Mark Sheskin, Mélanie Söderström, Yang Wu, Michael C. Frank

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognition and Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, psychological researchers have been heavily criticized for generalizing broadly from narrow samples, a concern that intersects with questions about the validity, reproducibility, replicability, and generalizability of the psychological literature. One issue is the limited reporting of participants’ identities, backgrounds, and lived experiences. To address this issue, several journals have begun to require greater reporting of participants’ sociodemographic information. In this article, we address both challenges and considerations with respect to sociodemographic reporting for researchers, reviewers, and journal editors. We provide guidance for recording, evaluating, protecting, and interpreting sociodemographic data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,276
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,190 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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