Description du projet
Repenser la manière dont la science teste ses idées
Pendant des décennies, la plupart des recherches en psychologie et dans des domaines connexes se sont appuyées sur des valeurs p et des intervalles de confiance. Il s’agit des outils familiers mais limités des statistiques «fréquentistes». Le projet BAYESIAN BOOST, financé par le CER, entend changer la donne en élaborant un ensemble complet et convivial de méthodes statistiques bayésiennes qui offrent des moyens plus clairs et plus souples d’interpréter les données. Contrairement aux méthodes traditionnelles, l’analyse bayésienne permet d’évaluer les preuves au fur et à mesure que les données s’accumulent, d’intégrer les connaissances préalables, et de faire la distinction entre «pas d’effet» et «pas assez de données». Le projet développera les outils bayésiens actuels, les intégrera dans des logiciels en libre accès comme JASP, et fournira des tutoriels pour aider les chercheurs de toutes les disciplines à adopter cette approche plus intelligente et plus transparente de l’analyse des données.
Objectif
"Across psychology and allied disciplines, the statistical analysis of experimental data hinges on a comprehensive set of ""frequentist"" techniques that culminate in confidence intervals and p-values. These frequentist analysis-of-variance (ANOVA) techniques form the fossilized core of what is taught, practiced, and expected. This proposal seeks to break the mould and develop a comprehensive set of alternative ""Bayesian"" techniques that are attractive, interpretable, practically feasible, and ultimately normative as a supplement to the traditional approach. This requires that the existing set of Bayesian techniques are greatly expanded, that the resulting advantages are highlighted and demonstrated on published data, and that the methodology is supported by established open-access software that is easy to use (i.e. R and JASP; jasp-stats.org). As a result, the field stands to gain a mature alternative statistical methodology that produces new insights and allows a coherent and diagnostic test of the experimental hypotheses of interest. Key Bayesian advantages include the ability to discriminate ""absence of evidence"" from ""evidence of absence"", the ability to model-average across multiple candidate models (e.g. to account for violations of assumptions), the ability to quantify and monitor evidence as the data accumulate, and the ability to accommodate prior knowledge (e.g. to encode past empirical information in a prior distribution). The robustness of the proposed procedures is assessed using a novel ""many-statisticians"" approach, and the potential for broad adoption is enhanced by the creation of tutorial materials and a continually expanding online library of annotated examples. Although the focus of the proposal is on applications in experimental psychology, the envisioned methodology will be useful for other experimental disciplines as well.
"
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-ADG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
1012WX Amsterdam
Pays-Bas
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.