Exploring the statistical fragility of creativity studies using the alternate uses task: A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Alternate Uses Task (AUT), where participants generate multiple novel uses for everyday objects, is one of the most widely used measures of creative potential. While many creativity studies report statistically significant effects on AUT outcomes, the robustness of these findings has not been systematically evaluated. Given concerns about over-reliance on p-values and the risk of fragile results, this systematic review aims to assess the statistical fragility of AUT-based findings using the continuous fragility index (CFI). METHODS: This protocol has been registered in Open Science Framework (DOI: 10.17605/OSF.IO/KFQGU). Eligible studies will include two-arm experimental designs (randomized or non-randomized) that report statistically significant between-group differences on AUT outcomes. We plan to conduct a comprehensive search of databases, including Medline, Embase, PsycInfo, and ERIC, up to July 21, 2025. Two reviewers will independently screen studies and perform data extraction. The primary outcome will be the median CFI across included studies, calculated using a simulation-based method developed for continuous outcomes. As a secondary objective, we plan to conduct a multivariable linear regression and subgroup analyses to explore study-level predictors of fragility. DISSEMINATION: We will disseminate results through publication in a peer-reviewed journal and presentations at academic conferences. The findings aim to raise awareness of statistical fragility in creativity research and encourage stronger reporting and methodological practices for studies using the AUT.
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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 | 0,186 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,010 |
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 ».