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Enregistrement W4283027774 · doi:10.18438/eblip30093

Syntheses Synthesized: A Look Back at Grant and Booth's Review Typology

2022· article· en· W4283027774 sur OpenAlexvenueno aff
Carrie Price

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyTypologyCategorizationSystematic reviewComputer scienceScope (computer science)Grey literatureScientific literatureData scienceInformation retrievalMEDLINEManagement scienceSociologyArtificial intelligenceLinguisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Grant, M. J., & Booth, A. (2009). A typology of reviews: An analysis of 14 review types and associated methodologies. Health Information and Libraries Journal, 26(2), 91–108. https://doi.org/10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x Abstract Objective – The article, published in 2009, aims to provide a descriptive analysis of common review types to dispel confusion and misapplication of terminology. Design – An examination of terminology and methods applied in published literature reviews. Methods – Grant and Booth preliminarily performed a scoping search and drew on their own experiences in health and health information theory and practice. Using literature reviews from the Health Information and Libraries Journal review feature and reviews identified in a previously published evaluation of methods in systematic reviews and meta-analyses (Ankem, 2008), Grant and Booth examined characteristics of literature reviews. They subsequently identified variations in literature review methodologies and correlating vocabulary. After arriving at the conclusion that probing the review titles and descriptions—or alternatively, examining review workflow and timeframe processes—were not accurate for classifying review types, the authors chose to apply an analytical framework called Search, AppraisaL, Synthesis, and Analysis (SALSA). By examining the scope of the search, the method of appraisal, and the nature and characteristics of the synthesis and analysis, SALSA helped the authors describe and characterize the "review processes as embodied in the description of the methodology" (Grant & Booth, 2009, p. 104). By employing an objective technique to categorize literature review types, the authors generated a descriptive typology. Main Results – The authors provided a descriptive typology for 14 different literature reviews: critical review, literature review, mapping review/systematic map, meta-analysis, mixed studies review/mixed methods review, overview review, qualitative systematic review/qualitative evidence synthesis, rapid review, scoping review, state-of-the-art review, systematic review, systematic search and review, systematized review, and umbrella review. With the application of the SALSA framework, the literature review types were defined and narratively described and summarized, along with perceived strengths, weaknesses, and a previously published example provided for comparison. Two tables supplied a quick reference for comparing literature review types and examining selected reviews. A breakdown of review types was followed by a discussion of using and developing reviews in the library and health information science domain. Conclusion – Inconsistency in nomenclature and methods across literature reviews perpetuates significant confusion among those involved in authoring or deciphering literature reviews. Grant and Booth noted the lack of an internationally agreed-upon set of review types, the formulation of which would set a precedent for a better understanding of what is expected and required of such publications. In supplying a historical context of the literature review (detailing both its importance as a synthesis of primary research and its value to users), Grant and Booth provided a useful narrative and typology to "inform how LIS workers might approach the appraisal or development of a health information review" (p. 106).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,055
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,323 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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