Standards of conduct and reporting in evidence syntheses that could inform environmental policy and management decisions
Notice bibliographique
Résumé
Accurate, unbiased and concise synthesis of available evidence following clear methodology and transparent reporting is necessary to support effective environmental policy and management decisions. Without this, less reliable and/or less objective reviews of evidence could inform decision making, leading to ineffective, resource wasteful interventions with potential for unintended consequences. We evaluated the reliability of over 1000 evidence syntheses (reviews and overviews) published between 2018 and 2020 that provide evidence on the impacts of human activities or effectiveness of interventions relevant to environmental management. The syntheses are drawn from the Collaboration for Environmental Evidence Database of Evidence Reviews (CEEDER), an online, freely available evidence service for evidence users that assesses the reliability of evidence syntheses using a series of published criteria. We found that the majority of syntheses have problems with transparency, replicability and potential for bias. Overall, our results suggest that most recently published evidence syntheses are of low reliability to inform decision making. Reviews that followed guidance and reporting standards for evidence synthesis had improved assessment ratings, but there remains substantial variation in the standard of reviews amongst even these. Furthermore, the term 'systematic review', which implies conformity with a methodological standard, was frequently misused. A major objective of the CEEDER project is to improve the reliability of the global body of environmental evidence reviews. To this end we outline freely available online resources to help improve review conduct and reporting. We call on authors, editors and peer reviewers to use these resources to ensure more reliable syntheses in the future.
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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 | 0,822 | 0,944 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,078 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,047 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,029 |
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 ».