Approach to identifying research gaps on vector-borne and other infectious diseases of poverty in urban settings: scoping review protocol from the VERDAS consortium and reflections on the project’s implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper presents the overall approach undertaken by the "VEctor boRne DiseAses Scoping reviews" (VERDAS) consortium in response to a call issued by the Vectors, Environment and Society unit of the Special Programme for Research and Training in Tropical Diseases hosted by the World Health Organization. The aim of the project was to undertake a broad knowledge synthesis and identify knowledge gaps regarding the control and prevention of vector-borne diseases in urban settings. METHODS: The consortium consists of 14 researchers, 13 research assistants, and one research coordinator from seven different institutions in Canada, Colombia, Brazil, France, Spain, and Burkina Faso. A six-step protocol was developed for the scoping reviews undertaken by the consortium, based on the framework developed by Arksey and O'Malley and improved by Levac et al. In the first step, six topics were identified through an international eDelphi consultation. In the next four steps, the scoping reviews were conducted. The sixth step was the VERDAS workshop held in Colombia in March 2017. DISCUSSION: In this article, we discuss several methodological issues encountered and share our reflections on this work. We believe this protocol provides a strong example of an exhaustive and rigorous process for performing broad knowledge synthesis for any given topic and should be considered for future research initiatives and donor agendas in multiple fields to highlight research needs scientifically.
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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 | 0,498 | 0,385 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,010 |
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 ».