Librarian Co-Authored Systematic Reviews are Associated with Lower Risk of Bias Compared to Systematic Reviews with Acknowledgement of Librarians or No Participation by Librarians
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
Abstract Objective - To explore the prevalence of systematic reviews (SRs) and librarians’ involvement in them, and to investigate whether librarian co-authorship of SRs was associated with lower risk of bias. Methods - SRs by researchers at University of Oslo or Oslo University Hospital were counted and categorized by extent of librarian involvement and assessed for risk of bias using the tool Risk of Bias in Systematic Reviews (ROBIS). Results - Of 2,737 identified reviews, 324 (11.84%) were SRs as defined by the review authors. Of the 324 SRs, 4 (1.23%) had librarian co-authors, in 85 (26.23%) librarians were acknowledged or mentioned in the methods section. In the remaining 235 SRs (72.53%), there was no clear evidence that a librarian had been involved. Librarian co-authored SRs were associated with lower risk of bias compared to SRs with acknowledgement or no participation by librarians. Conclusion - SRs constitute a small portion of published reviews. Librarians rarely co-author SRs and are only acknowledged or mentioned in a quarter of our sample. The quality and documentation of literature searches in SRs remains a challenge. To minimise the risk of bias in SRs, librarians should advocate for co-authorship.
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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 | 0,059 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,085 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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