Investigating different typologies for the synthesis of evidence: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to identify evidence synthesis types and previously proposed classification systems, typologies, or taxonomies that have guided evidence synthesis. INTRODUCTION: Evidence synthesis is a constantly evolving field. There is now a plethora of evidence synthesis approaches used across many different disciplines. Historically, there have been numerous attempts to organize the types and methods of evidence synthesis in the form of classification systems, typologies, or taxonomies. This scoping review will seek to identify all the available classification systems, typologies, or taxonomies; how they were developed; their characteristics; and the types of evidence syntheses included within them. INCLUSION CRITERIA: This scoping review will include discussion papers, commentaries, books, editorials, manuals, handbooks, and guidance from major organizations that describe multiple approaches to evidence synthesis in any discipline. METHODS: The Evidence Synthesis Taxonomy Initiative will support this scoping review. The search strategy will aim to locate both published and unpublished documents utilizing a three-step search strategy. An exploratory search of MEDLINE has identified keywords and MeSH terms. A second search of MEDLINE, Embase, CINAHL with Full Text, ERIC, Scopus, Compendex, and JSTOR will be conducted. The websites of relevant evidence synthesis organizations will be searched. Identified documents will be independently screened, selected, and extracted by two researchers, and the data will be presented in tables and summarized descriptively. DETAILS OF THIS REVIEW PROJECT ARE AVAILABLE AT: Open Science Framework https://osf.io/qwc27.
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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 | 0,360 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,026 |
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 ».