Google Scholar Retrieves Twice as Many Relevant Citations as PubMed and Provides Greater Full-Text Access for Quick, Clinical Nephrology Searches
Notice bibliographique
Résumé
Objective – To compare recall and precision of results retrieved by searches in PubMed and Google Scholar for clinical nephrology literature. 
 
 Design – Survey questionnaire, comparative.
 
 Setting – Canada.
 
 Subjects – Practicing nephrologists with average age of 48 years and who have practiced nephrology for an average of 15 years.
 
 Methods – The researchers identified 100 systematic reviews in renal therapy published between 2001 and 2009. The primary studies cited in the systematic reviews served as the reference standard for relevant articles; 1,574 unique citations were identified and used to measure recall and precision. The researchers created a unique clinical question from each of the objective statements of systematic reviews and sent one question to a random sample of practicing nephrologists to determine the search strings they would use to search for clinical literature; the researchers collected 100 usable responses. Using the search string in both Google Scholar and PubMed, the researchers analyzed the first 40 retrieved results in each for recall of relevant literature and precision. The researchers also analyzed the availability of full-text articles in each database. A pilot study to test the methodology preceded the main study.
 
 Results – Google Scholar’s recall for the first 40 records was 21.9% and PubMed was 10.9%. Each database contained 78% of the relevant literature/reference standard set from the systematic reviews. However, 15% of the articles were in neither database. Precision results were similar (7.6% for Google Scholar and 5.6% for PubMed). Google Scholar had more full-text available at 15% of articles versus 5% for PubMed. Google Scholar and PubMed had similar numbers of relevant articles when all retrieved records were analyzed, but Google Scholar still provided more access to free full-text articles. 
 
 Conclusion – Google Scholar provides better recall and provides more access to full-text than PubMed; however, search strings provided by nephrologists used in both databases failed to retrieve 80% of relevant articles. Therefore improving nephrologists’ ability to effectively search could enhance their ability to implement research in practice helping patients. The researchers suggest future studies should be conducted to determine the generalizability of the findings on recall and precision in other medical disciplines.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,355 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,011 | 0,230 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».