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Enregistrement W2122441443 · doi:10.1371/journal.pmed.1000141

How Can We Support the Use of Systematic Reviews in Policymaking?

2009· article· en· W2122441443 sur OpenAlexaff
John N. Lavis

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesPan American Health OrganizationEuropean CommissionEuropean Observatory on Health Systems and PoliciesWorld Health Organization
Mots-clésSystematic reviewMEDLINEBest practiceHealth policyPolitical sciencePublic relationsData scienceMedicineManagement scienceEngineering ethicsHealth careComputer scienceEconomicsEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

John Lavis discusses how health policymakers and their stakeholders need research evidence, and the best ways evidence can be synthesized and packaged to optimize its use.

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)0,738
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,941
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7380,941
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,011
Bibliométrie0,0400,026
Études des sciences et des technologies0,0070,026
Communication savante0,0450,071
Science ouverte0,0150,020
Intégrité de la recherche0,0550,046
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,639
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,117 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations254
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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