PRESS Peer Review of Electronic Search Strategies: 2015 Guideline Statement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an evidence-based guideline for Peer Review of Electronic Search Strategies (PRESS) for systematic reviews (SRs), health technology assessments, and other evidence syntheses. STUDY DESIGN AND SETTING: An SR, Web-based survey of experts, and consensus development forum were undertaken to identify checklists that evaluated or validated electronic literature search strategies and to determine which of their elements related to search quality or errors. RESULTS: Systematic review: No new search elements were identified for addition to the existing (2008-2010) PRESS 2015 Evidence-Based Checklist, and there was no evidence refuting any of its elements. Results suggested that structured PRESS could identify search errors and improve the selection of search terms. Web-based survey of experts: Most respondents felt that peer review should be undertaken after the MEDLINE search had been prepared but before it had been translated to other databases. Consensus development forum: Of the seven original PRESS elements, six were retained: translation of the research question; Boolean and proximity operators; subject headings; text word search; spelling, syntax and line numbers; and limits and filters. The seventh (skilled translation of the search strategy to additional databases) was removed, as there was consensus that this should be left to the discretion of searchers. An updated PRESS 2015 Guideline Statement was developed, which includes the following four documents: PRESS 2015 Evidence-Based Checklist, PRESS 2015 Recommendations for Librarian Practice, PRESS 2015 Implementation Strategies, and PRESS 2015 Guideline Assessment Form. CONCLUSION: The PRESS 2015 Guideline Statement should help to guide and improve the peer review of electronic literature search strategies.
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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 | 0,250 | 0,544 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,021 |
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 ».