Leveling up evidence syntheses: filling conceptual gaps of the role of midwifery in health systems through a network analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the research note, our main objective is to explore the value of combining an evidence synthesis with a network analysis. The discussion is based on a critical interpretive synthesis, which combines systematic review methodology with qualitive inquiry, and 'research concept' network analysis focused on understanding the roles of midwives in health systems. The interpretative analytic approach of a critical interpretive synthesis has a high explanatory value by allowing for the review of a diverse body of literature and is well-suited to delving into areas that are not well understood, such as midwifery. RESULTS: Network analyses use graphs to represent relationships between concepts and brought to light important additional insights into the literature that were not present in the evidence synthesis alone. Given the lack of theoretical development in the area of midwifery in health systems, the critical interpretive synthesis allowed for the generation of concepts used to inform a theoretical framework, while the novel application of an exploratory network analysis deepened understanding of conceptual areas of saturation within the field, as well as identifying critical gaps in the literature.
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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 | 0,467 | 0,730 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,029 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».