The currency and completeness of specialized databases of COVID-19 publications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Several specialized collections of COVID-19 literature have been developed during the global health emergency. These include the WHO COVID-19 Global Literature Database, Cochrane COVID-19 Study Register, CAMARADES COVID-19 SOLES, Epistemonikos' COVID-19 L-OVE, and LitCovid. Our objective was to evaluate the completeness of these collections and to measure the time from when COVID-19 articles are posted to when they appear in the collections. STUDY DESIGN AND SETTING: We tested each selected collection for the presence of 440 included studies from 25 COVID-19 systematic reviews. We sampled 112 journals and prospectively monitored their websites until a new COVID-19 article appeared. We then monitored for 2 weeks to see when the new articles appeared in each collection. PubMed served as a comparator. RESULTS: Every collection provided at least one record not found in PubMed. Four records (1%) were not in any of the sources studied. Collections contained between 83% and 93% of the primary studies with the WHO database being the most complete. By 2 weeks, between 60% and 78% of tracked articles had appeared. CONCLUSION: Our findings support the use of the best performing COVID-19 collections by systematic reviews to replace paywalled databases.
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 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 | 0,181 | 0,707 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».