Grey Literature Searching for Health Sciences Systematic Reviews: A Prospective Study of Time Spent and Resources Utilized
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify estimates of time taken to search grey literature in support of health sciences systematic reviews and to identify searcher or systematic review characteristics that may impact resource selection or time spent searching. METHODS: A survey was electronically distributed to searchers embarking on a new systematic review. Characteristics of the searcher and systematic review were collected along with time spent searching and what resources were searched. Time and resources were tabulated and resources were categorized as grey or non-grey. Data was analyzed using Kruskal-Wallis tests. RESULTS: Out of 81 original respondents, 21% followed through with completion of the surveys in their entirety. The median time spent searching all resources was 471 minutes, and of those a median of 85 minutes were spent searching grey literature. The median number of resources used in a systematic review search was four and the median number of grey literature sources searched was two. The amount of time spent searching was influenced by whether the systematic review was grant funded. Additionally, the number of resources searched was impacted by institution type and whether systematic review training was received. CONCLUSIONS: This study characterized the amount of time for conducting systematic review searches including searching the grey literature, in addition to the number and types of resources used. This may aid searchers in planning their time, along with providing benchmark information for future studies. This paper contributes by quantifying current grey literature search patterns and associating them with searcher and review characteristics. Further discussion and research into the search approach for grey literature in support of systematic reviews is encouraged.
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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 | 0,131 | 0,489 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».