Collaboration Initiative for Doctoral Students to Conduct, Publish, and Learn from Replications
Notice bibliographique
Résumé
Replication studies are increasingly recognized as essential for building evidence-based management theory. This symposium will introduce doctoral students and management scholars to an emerging novel way to become involved in designing, executing, and publishing multi-study constructive replications in top journals. It outlines how the Advancement of Replications Initiative in Management (ARIM; www.arimweb.org) coordinates the joint execution and publication of replication studies by teams of doctoral students, faculty mentors, and replication-minded scholars from different universities every year. Brief presentations, a panel discussion, and a Q&A segment will create a platform for symposium participants to discuss related opportunities and challenges of replication research. How replications contribute to the production of scientific knowledge Author: Xavier Martin; Tilburg University How to design, justify, and publish replication studies Author: William Obenauer; University of Maine ARIM initiative as collective big-team replication projects for doctoral students Author: Andreas Schwab; Iowa State University Introduction of 2025 ARIM collective doctoral student replication program Author: Christopher Castille; Nicholls State University
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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 | 0,501 | 0,635 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,028 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,029 |
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 ».