Using systems perspectives in evidence synthesis: A methodological mapping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Reviewing complex interventions is challenging because they include many elements that can interact dynamically in a nonlinear manner. A systems perspective offers a way of thinking to help understand complex issues, but its application in evidence synthesis is not established. The aim of this project was to understand how and why systems perspectives have been applied in evidence synthesis. A methodological mapping review was conducted to identify papers using a systems perspective in evidence synthesis. A search was conducted in seven bibliographic databases and three search engines. A total of 101 papers (representing 98 reviews) met the eligibility criteria. Two categories of reviews were identified: (1) reviews using a "systems lens" to frame the topic, generate hypotheses, select studies, and guide the analysis and interpretation of findings (n = 76) and (2) reviews using systems methods to develop a systems model (n = 22). Several methods (e.g., systems dynamic modeling, soft systems approach) were identified, and they were used to identify, rank and select elements, analyze interactions, develop models, and forecast needs. The main reasons for using a systems perspective were to address complexity, view the problem as a whole, and understand the interrelationships between the elements. Several challenges for capturing the true nature and complexity of a problem were raised when performing these methods. This review is a useful starting point when designing evidence synthesis of complex interventions. It identifies different opportunities for applying a systems perspective in evidence synthesis, and highlights both commonplace and less familiar methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,425 | 0,649 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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 découle