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Enregistrement W2135377668 · doi:10.1111/jan.12092

RAMESES publication standards: meta‐narrative reviews

2013· article· en· W2135377668 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
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésNarrativeSystematic reviewDelphi methodDelphiSet (abstract data type)Narrative inquiryPublishingComputer scienceData scienceMEDLINEPolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Meta-narrative review is one of an emerging menu of new approaches to qualitative and mixed-method systematic review. A meta-narrative review seeks to illuminate a heterogeneous topic area by highlighting the contrasting and complementary ways researchers have studied the same or a similar topic. No previous publication standards exist for the reporting of meta-narrative reviews. This publication 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 meta-narrative reviews. DESIGN: A mixed method study synthesising data between 2011 to 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 meta-narrative reviews; (b) considered the extent to which these principles had been followed by published reviews, thereby identifying how rigor 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, meta-narrative reviews, 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 meta-narrative reviews and the open-access RAMESES online discussion list so as to capture problems and questions as they arose; and (e) synthesized expert input, evidence review, and real-time problem analysis into a definitive set of standards. RESULTS: We identified nine published meta-narrative reviews, provided real-time support to four ongoing reviews, 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 33 members. Within three rounds this panel had reached consensus on 20 key publication standards, with an overall response rate of 90%. CONCLUSIONS: This project used multiple sources to draw together evidence and expertise in meta-narrative reviews. For each item we have included an explanation for why it is important and guidance on how it might be reported. Meta-narrative review 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 theoretical and methodological developments. We hope that these standards will act as a resource that will contribute to improving the reporting of meta-narrative reviews.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,678
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,101 · 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