What is the most appropriate knowledge synthesis method to conduct a review? Protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A knowledge synthesis attempts to summarize all pertinent studies on a specific question, can improve the understanding of inconsistencies in diverse evidence, and can identify gaps in research evidence to define future research agendas. Knowledge synthesis activities in healthcare have largely focused on systematic reviews of interventions. However, a wider range of synthesis methods has emerged in the last decade addressing different types of questions (e.g., realist synthesis to explore mediating mechanisms and moderators of interventions). Many different knowledge synthesis methods exist in the literature across multiple disciplines, but locating these, particularly for qualitative research, present challenges. There is a need for a comprehensive manual for synthesis methods (quantitative/qualitative or mixed), outlining how these methods are related, and how to match the most appropriate knowledge synthesis method to answer a research question. The objectives of this scoping review are to: 1) conduct a systematic search of the literature for knowledge synthesis methods across multi-disciplinary fields; 2) compare and contrast the different knowledge synthesis methods; and, 3) map out the specific steps to conducting the knowledge syntheses to inform the development of a knowledge synthesis methods manual/tool. METHODS: We will search relevant electronic databases (e.g., MEDLINE, CINAHL), grey literature, and discipline-based listservs. The scoping review will consider all study designs including qualitative and quantitative methodologies (excluding economic analysis or clinical practice guideline development), and identify knowledge synthesis methods across the disciplines of health, education, sociology, and philosophy. Two reviewers will pilot-test the screening criteria and data abstraction forms, and will independently screen the literature and abstract the data. A three-step synthesis process will be used to map the literature to our objectives. DISCUSSION: This project represents the first attempt to broadly and systematically identify, define and classify knowledge synthesis methods (i.e., less traditional knowledge synthesis methods). We anticipate that our results will lead to an accepted taxonomy for less traditional knowledge synthesis methods, and to the development and implementation of a methods manual for these reviews which will be relevant to a wide range of knowledge users, including researchers, funders, and journal editors.
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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 | 0,270 | 0,425 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,026 |
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 ».