Environmental scan and evaluation of best practices for online systematic review resources
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Online training for systematic review methodology is an attractive option due to flexibility and limited availability of in-person instruction. Librarians often direct new reviewers to these online resources, so they should be knowledgeable about the variety of available resources. The objective for this project was to conduct an environmental scan of online systematic review training resources and evaluate those identified resources. METHODS: The authors systematically searched for electronic learning resources pertaining to systematic review methods. After screening for inclusion, we collected data about characteristics of training resources and assigned scores in the domains of (1) content, (2) design, (3) interactivity, and (4) usability by applying a previously published evaluation rubric for online instruction modules. We described the characteristics and scores for each training resource and compared performance across the domains. RESULTS: Twenty training resources were evaluated. Average overall score of online instructional resources was 61%. Online courses (n=7) averaged 73%, web modules (n=5) 64%, and videos (n=8) 48%. The top 5 highest scoring resources were in course or web module format, featured high interactivity, and required a longer (>5hrs) time commitment from users. CONCLUSION: This study revealed that resources include appropriate content but are less likely to adhere to principles of online training design and interactivity. Awareness of these resources will allow librarians to make informed recommendations for training based on patrons' needs. Future online systematic review training resources should use established best practices for e-learning to provide high-quality resources, regardless of format or user time commitment.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,183 | 0,286 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 découle