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Enregistrement W2412272856 · doi:10.3163/1536-5050.104.1.007

Performance of a mixed filter to identify relevant studies for mixed studies reviews

2016· article· en· W2412272856 sur OpenAlexaff
Reem El Sherif, Pierre Pluye, Geneviève Gore, Vera Granikov, Quan Nha Hong

Notice bibliographique

RevueJournal of the Medical Library Association JMLA · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation retrievalComputer scienceFilter (signal processing)Data collectionData scienceData miningStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Mixed studies reviews include empirical studies with diverse designs. Given that identifying relevant studies for such reviews is time consuming, a mixed filter was developed. METHODS: The filter was used for six journals from three disciplines. For each journal, database records were coded "empirical" (relevant) when they mentioned a research question or objective, data collection, analysis, and results. We measured precision (proportion of retrieved documents being relevant), sensitivity (proportion of relevant documents retrieved), and specificity (proportion of nonrelevant documents not retrieved). RESULTS: Records were coded with and without the filter, and descriptive statistics were performed, suggesting the mixed filter has high sensitivity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,462
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,775
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4620,775
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,019
Bibliométrie0,0230,015
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,577
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,052 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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