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Enregistrement W4234842191 · doi:10.23970/ahrqepcmethmachineperformance

Performance and Usability of Machine Learning for Screening in Systematic Reviews: A Comparative Evaluation of Three Tools

2019· report· en· W4234842191 sur OpenAlexfundno aff
Allison Gates, Samantha Guitard, Jennifer Pillay, Sarah A. Elliott, Michele P. Dyson, Amanda S. Newton, Lisa Hartling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAgency for Healthcare Research and QualityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésUsabilityComputer scienceUsability inspectionHuman–computer interactionUsability engineeringArtificial intelligenceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of Project For title and abstract screening, we explored the reliability of three machine learning tools when used to automatically eliminate irrelevant records or complement the work of a single reviewer. We evaluated the usability of each tool.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,506
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,803
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5060,803
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,024
Bibliométrie0,0310,023
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,930
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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