Google Scholar Could Be Used as a Stand-Alone Resource for Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Gehanno, J. F., Rollin, L., & Darmoni, S. (2013). Is the coverage of Google Scholar enough to be used alone for systematic reviews. BMC Medical Informatics and Decision Making, 13(1): 7. doi: 10.1186/1472-6947-13-7 Abstract Objective – To determine if Google Scholar (GS) is sensitive enough to be used as the sole search tool for systematic reviews. Design – Citation analysis. Setting – Biomedical literature. Subjects – Original studies included in 29 systematic reviews published in the Cochrane Library or JAMA. Methods – The authors searched MEDLINE for any systematic reviews published in the 2008 and 2009 issues of JAMA or in the July 8, 2009 issue of the Cochrane Database of Systematic Reviews. They chose 29 systematic reviews for the study and included these reviews in a gold standard database created specifically for this project. The authors searched GS for the title of each of the original references for the 29 reviews. They computed and noted the recall of GS for each reference. Main Results – The authors searched GS for 738 original studies with a 100% recall rate. They also made a side discovery of a number of major errors in the bibliographic references. Conclusion – Researchers could use GS as a stand-alone database for systematic reviews or meta-analyses. With a couple improvements to the rate of positive predictive values and advanced search features, GS could become the leading medical bibliographic database. Conclusion – Researchers could use GS as a stand-alone database for systematic reviews or meta-analyses. With a couple improvements to the rate of positive predictive values and advanced search features, GS could become the leading medical bibliographic database.
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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 | 0,072 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,111 | 0,113 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,022 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,250 | 0,164 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».