Systematically Searching Empirical Literature in the Social Sciences: Results from Two Meta-Analyses Within the Domain of Education
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
Introduction. This paper provides an overview of the information retrieval strategy employed for two meta-analyses, conducted by a systematic review team at Concordia University (Montreal, QC, Canada). Both papers draw on standards first articulated by H.M. Cooper and further developed by the Campbell Collaboration, which promote a comprehensive approach to systematically searching an extensive array of resources (bibliographic databases, print resources, citation indices, etc.) in order to locate both published and unpublished research. The goal is to verify if searching comprehensively through multiple resources retrieves studies that are unique, and hence, improve the overall representativeness of a diverse body of literature. We also analyze the sensitivity and specificity of the results by data source.
 Methods. In order to determine the source sensitivity, we consider percentage of results from each source retrieved for full-text review. In order to determine the source specificity, we derive a percentage from the total number of studies included in the final meta-analysis compared against the overall number of initial results found.
 Results. Results demonstrate the need to search beyond the subject-specific databases of a particular discipline as unique results can be found in many places. Databases for related disciplines provided 129 unique includes to each meta-analysis, and multidisciplinary databases provided 44 and 99 unique includes for the two meta-analyses in question respectively. Manual search techniques were much more sensitive and specific than electronic searches of databases and yield a higher percentage of final includes.
 Discussion. The results demonstrate the utility of a comprehensive information retrieval methodology like that proposed by the Campbell Collaboration, which goes beyond the main subject databases to locate the full range of information sources, including grey literature.
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 | 0,203 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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