Examination of the Clinical Queries and Systematic Review “hedges” in EMBASE and MEDLINE
Notice bibliographique
Résumé
Introduction – This investigation sought to determine whether the methodological search filters in place as Clinical Queries limits in OvidSP EMBASE and OvidSP MEDLINE had been modified from those written by Haynes et al. and whether the translations of these in PubMed and EBSCO MEDLINE were reliable. The translated National Library of Medicine (NLM) Systematic Reviews hedges in place in OvidSP MEDLINE and EBSCO MEDLINE were also examined. Methods – Search queries were run using the Clinical Queries and Systematic Reviews hedges incorporated into OvidSP EMBASE, OvidSP MEDLINE, PubMed, and EBSCO MEDLINE to determine the reliability of these limits in comparison with the published hedge search strings. Results – Five of the OvidSP EMBASE Clinical Queries hedges produced results that were different from the published search strings. Three of the EBSCO MEDLINE and five of the PubMed translated Clinical Queries hedges yielded markedly different results (>10% difference) than those obtained using the OvidSP MEDLINE hedge counterparts. The OvidSP MEDLINE Systematic Reviews subject subset hedge was found to have a major error, which has been corrected. Discussion – Translations of hedges to appropriate syntax for other database platforms may result in significantly different search results. The platform searched should ideally be the one for which the hedges were written and tested. Regardless, the hedges in place may not be the same as the published hedge search strings. Quality control testing is needed to ensure that the hedges in place as limits are the same as those that have been published.
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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 | 0,360 | 0,718 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».