jsPsych项目发布:html-audio-response插件2.1.0版本解析
jsPsych是一个广泛应用于心理学实验的JavaScript库,它允许研究人员在网页浏览器中创建和运行行为实验。该库通过模块化的插件系统提供了丰富的实验范式支持,使心理学实验的编程变得更加高效和标准化。
本次发布的2.1.0版本是html-audio-response插件的一个重要更新。这个插件专门用于收集被试对音频刺激的响应,是听觉实验研究中的重要工具。新版本主要增加了对学术引用的支持,体现了jsPsych项目对科研规范性的重视。
核心更新内容
学术引用功能增强
2.1.0版本最显著的改进是为所有插件和扩展添加了标准化的引用信息。这一功能通过以下方式实现:
-
内置引用属性:每个插件现在都包含一个
citations属性,存储了该插件的APA和BibTeX两种格式的引用信息。 -
引用生成函数:jsPsych主包新增了
getCitations()函数,研究人员可以通过传入插件名称数组和引用格式字符串,方便地生成所需的引用列表。 -
自动化引用生成:构建过程中,系统会自动从插件目录下的.cff文件中提取引用信息,确保引用数据的准确性和一致性。
技术实现细节
引用数据存储结构
每个插件的info字段现在包含标准化的引用信息,采用以下结构:
info: {
// ...其他原有字段
citations: {
apa: "标准APA格式的引用字符串",
bibtex: "标准BibTeX格式的引用字符串"
}
}
引用生成函数使用示例
研究人员可以通过简单调用获取引用:
// 获取jsPsych主库和html-audio-response插件的APA格式引用
const citations = jsPsych.getCitations(['jspsych', 'html-audio-response'], 'apa');
该函数会自动将jsPsych主库的引用排在首位,随后是按传入顺序排列的插件引用,各引用间用换行符分隔。
对研究实践的影响
这一更新为心理学实验研究带来了几个重要优势:
-
规范化引用:确保研究中使用的工具得到恰当引用,符合学术伦理要求。
-
引用便利性:研究人员不再需要手动查找和格式化插件引用,减少了准备工作量。
-
一致性保证:自动化生成的引用格式统一,避免了人为错误。
-
透明度提升:实验代码中明确包含了所用工具的版本和引用信息,提高了研究的可重复性。
开发者建议
对于基于jsPsych进行实验开发的研究人员:
-
更新到新版本后,可以方便地在实验介绍或方法部分加入标准化的工具引用。
-
建议在实验代码中保留getCitations()的输出,作为实验材料的一部分。
-
对于自行开发的插件,可以参照相同模式添加.cff文件,实现引用信息的自动化管理。
这一更新体现了jsPsych项目对科研规范性的持续关注,使得基于浏览器的心理学实验更加符合学术出版的标准要求,同时也为研究人员提供了更完善的工作流程支持。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedJavaScript097- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00