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Enregistrement W2156926979 · doi:10.1177/0163278706293400

Developing Optimal Search Strategies for Retrieving Qualitative Studies in PsycINFO

2006· article· en· W2156926979 sur OpenAlex
K. Ann McKibbon, Nancy L Wilczynski, R. Brian Haynes

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

RevueEvaluation & the Health Professions · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOQualitative researchSearch engine indexingComputer scienceMEDLINEInformation retrievalQualitative propertyPsychologyMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers and practitioners have problems retrieving qualitative studies. Search strategies that can easily and effectively retrieve these studies from large databases such as PsycINFO are therefore important. To determine if search strategies can identify qualitative studies, 64 journals published in 2000 were hand searched using explicit methodological criteria to identify qualitative studies. The authors tested multiple search strategies using 4,985 potential search terms in PsycINFO (Ovid Technologies) and compared the results with the hand search data to calculate retrieval effectiveness. A total of 125 qualitative studies were identified. Single-term and multiple-term strategies had sensitivities (maximizing retrieval of qualitative studies) up to 94.4% and specificities (minimizing retrieval of nonqualitative studies and reports) up to 98.6% with ranges of precision and accuracy. Search strategies included terms that were variations of interview, qualitative, themes, and experience. Formal indexing terms performed poorly. Empirically derived search strategies combining textwords can effectively, but not perfectly, retrieve qualitative studies from PsycINFO.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,811
Tête enseignante GPT0,737
Écart entre enseignants0,074 · 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