Anchors and ratios to quantify and explain y-axis distortion effects in graphs.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
, information that can be perceived from a graph, to explain ratings of differences in bar graphs. Study 1 examined whether the upper y-axis truncation effect exists or not. We confirmed its existence even though the effect size is smaller compared to lower y-axis truncation effect. Study 2 examined lower and upper y-axis truncations and expansions. We found that, compared to graphs without distortions, observers perceive larger differences between values when there is truncation and smaller differences when there is expansion at either end of the y-axis. Study 3 examined whether the effects of lower and upper y-axis distortions are also present on reversed bar graphs. We found that the black bars biased observers more when they are truncated, as it reduces their area. Finally, Study 4 examined the impact of y-axis distortions on bar graphs, dot graphs, and line graphs. We found that a plot not showing bars results in less biased judgments in the presence of truncation and similar biases for lower and upper truncation. We discuss the results of other relevant research using these anchors and argue that characterizing graphs using the anchors proposed herein can be generalized to other data visualizations. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle