Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper will provide a description of the methods, skills, and knowledge of expert searchers working on systematic review teams. BRIEF DESCRIPTION: Systematic reviews and meta-analyses are very important to health care practitioners, who need to keep abreast of the medical literature and make informed decisions. Searching is a critical part of conducting these systematic reviews, as errors made in the search process potentially result in a biased or otherwise incomplete evidence base for the review. Searches for systematic reviews need to be constructed to maximize recall and deal effectively with a number of potentially biasing factors. Librarians who conduct the searches for systematic reviews must be experts. DISCUSSION/CONCLUSION: Expert searchers need to understand the specifics about data structure and functions of bibliographic and specialized databases, as well as the technical and methodological issues of searching. Search methodology must be based on research about retrieval practices, and it is vital that expert searchers keep informed about, advocate for, and, moreover, conduct research in information retrieval. Expert searchers are an important part of the systematic review team, crucial throughout the review process-from the development of the proposal and research question to publication.
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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 | 0,388 | 0,621 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,060 |
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 ».