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Enregistrement W2105321265 · doi:10.1097/xeb.0000000000000050

Guidance for conducting systematic scoping reviews

2015· article· en· W2105321265 sur OpenAlexaff
Micah D.J. Peters, Christina Godfrey, Hanan Khalil, Patricia McInerney, Deborah Parker, Cássia Baldini Soares

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Evidence-Based Healthcare · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewScope (computer science)Management scienceEngineering ethicsData sciencePsychologyComputer scienceMEDLINEEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reviews of primary research are becoming more common as evidence-based practice gains recognition as the benchmark for care, and the number of, and access to, primary research sources has grown. One of the newer review types is the 'scoping review'. In general, scoping reviews are commonly used for 'reconnaissance' - to clarify working definitions and conceptual boundaries of a topic or field. Scoping reviews are therefore particularly useful when a body of literature has not yet been comprehensively reviewed, or exhibits a complex or heterogeneous nature not amenable to a more precise systematic review of the evidence. While scoping reviews may be conducted to determine the value and probable scope of a full systematic review, they may also be undertaken as exercises in and of themselves to summarize and disseminate research findings, to identify research gaps, and to make recommendations for the future research. This article briefly introduces the reader to scoping reviews, how they are different to systematic reviews, and why they might be conducted. The methodology and guidance for the conduct of systematic scoping reviews outlined below was developed by members of the Joanna Briggs Institute and members of five Joanna Briggs Collaborating Centres.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,312
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,567
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3120,567
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,017
Bibliométrie0,0360,038
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0130,014
Science ouverte0,0130,010
Intégrité de la recherche0,0240,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,054

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 Opus0,679
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,146 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7 475
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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