Expanding the Toolbox: 25 Years of Methodological Change in Infant Research
Notice bibliographique
Résumé
The landscape of infant behavior research has undergone a remarkable transformation over the past quarter-century. In this article, we synthesize these methodological changes and their implications for developmental science. Drawing on a systematic comparative assessment of empirical articles published in Infant Behavior and Development in 2000 and 2024, we critically evaluate five key methodological dimensions: research contexts, sample and cell sizes, coding practices, data analysis techniques and statistical software, and open science practices. Our synthesis reveals how the field has expanded beyond traditional laboratory settings toward more diverse research environments, including remote and archival approaches that enhance ecological validity and sample diversity. We trace how sample sizes have nearly doubled and experimental cell sizes have increased 2.5-fold, strengthening statistical power and replicability. We examine the selective adoption of automated methodologies in domains like eye tracking and speech analysis, alongside the persistent value of manual coding for complex behaviors. The transition from classical statistical methods to more nuanced analytical approaches increasingly implemented in open source software reflects both technological capabilities and theoretical shifts toward capturing developmental complexity. Finally, we document the emergence of open science practices, which now appear in over a third of published studies. Throughout, we highlight how these methodological transformations reflect broader drivers: the replication crisis, technological innovations, and evolving theoretical perspectives. Looking forward, we offer a roadmap for methodological development that builds on these advances while addressing persistent challenges in the field.
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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 | 0,767 | 0,728 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,056 |
| Communication savante | 0,022 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».