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Enregistrement W2005235635 · doi:10.1111/jan.12095

RAMESES publication standards: realist syntheses

2013· article· en· W2005235635 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth Services Research ProgrammeHealth Services and Delivery Research ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMEDLINEPsychologyMedicineInformation retrievalComputer sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing interest in realist synthesis as an alternative systematic review method. This approach offers the potential to expand the knowledge base in policy-relevant areas - for example, by explaining the success, failure or mixed fortunes of complex interventions. No previous publication standards exist for reporting realist syntheses. This standard was developed as part of the RAMESES (Realist And MEta-narrative Evidence Syntheses: Evolving Standards) project. The project's aim is to produce preliminary publication standards for realist systematic reviews. DESIGN: A mixed method study synthesising data between 2011-2012 from a literature review, online Delphi panel and feedback from training, workshops and email list. METHODS: We: (a) collated and summarized existing literature on the principles of good practice in realist syntheses; (b) considered the extent to which these principles had been followed by published syntheses, thereby identifying how rigour may be lost and how existing methods could be improved; (c) used a three-round online Delphi method with an interdisciplinary panel of national and international experts in evidence synthesis, realist research, policy and/or publishing to produce and iteratively refine a draft set of methodological steps and publication standards; (d) provided real-time support to ongoing realist syntheses and the open-access RAMESES online discussion list to capture problems and questions as they arose; and (e) synthesized expert input, evidence syntheses and real-time problem analysis into a definitive set of standards. RESULTS: We identified 35 published realist syntheses, provided real-time support to 9 ongoing syntheses and captured questions raised in the RAMESES discussion list. Through analysis and discussion within the project team, we summarized the published literature and common questions and challenges into briefing materials for the Delphi panel, comprising 37 members. Within 3 rounds this panel had reached consensus on 19 key publication standards, with an overall response rate of 91%. CONCLUSIONS: This project used multiple sources to develop and draw together evidence and expertise in realist synthesis. For each item we have included an explanation for why it is important and guidance on how it might be reported. Realist synthesis is a relatively new method for evidence synthesis and as experience and methodological developments occur, we anticipate that these standards will evolve to reflect further methodological developments. We hope that these standards will act as a resource that will contribute to improving the reporting of realist syntheses.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,372
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle