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Enregistrement W6945017148 · doi:10.24433/co.0483372.v1

A Delphi study to strengthen research methods training in undergraduate psychology programmes

2023· other· en· W6945017148 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCode Ocean · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationDelphi methodQualitative researchCurriculumProcess (computing)DelphiPsychological researchResearch design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychology programmes often emphasise inferential statistical tests over a solid understanding of data and research design. This imbalance may leave graduates under-equipped to effectively interpret research and employ data to answer questions. We conducted a consensus process in the form of a two round modified-Delphi study. Our goal was to identify the research methods skills that the UK psychology community deems essential for undergraduates to learn. Participants included 103 research methods instructors, academics, students, and non-academic psychologists. Of 78 items included in the consensus process, 34 reached consensus. Coupled with a qualitative analysis of 707 open-ended text responses, we developed nine recommendations for organisations that accredit undergraduate psychology programmes—such as the British Psychological Society (BPS). We recommend emphasising (1) data skills, (2) research design, (3) descriptive statistics, (4) critical analysis, (5) both significance testing and parameter estimation, and (6) qualitative methods; as well as (7) giving precedence to foundational skills, (8) promoting transferable skills, and (9) creating space within curricula to enable these recommendations. Our data and findings can help modernise accreditation standards to include clearly-defined, assessable skills that have broad acceptance and foster a competent graduate body for the contemporary world.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,393
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,042 · 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