MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4304202792 · doi:10.1136/bmjgh-2022-009378

Past, present and future of living systematic review: a bibliometrics analysis

2022· review· en· W4304202792 sur OpenAlexaff
Qingyong Zheng, Jianguo Xu, Ya Gao, Ming Liu, Luying Cheng, Lu Xiong, Jie Cheng, Mengyuan Yuan, Guoyuan OuYang, Hengyi Huang, Jiarui Wu, Junhua Zhang, Jinhui Tian

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBibliometricsTimelineCitationConstruct (python library)Data scienceLibrary scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In recent years, the concept of living systematic review (LSR) has attracted the attention of many scholars and institutions. A growing number of studies have been conducted based on LSR methodology, but their focus direction is unclear. The objective of this study was to provide a comprehensive review of existing LSR-related studies and to analyse their whole picture and future trends with bibliometrics. METHODS: A comprehensive search strategy was used to construct a representative dataset of LSRs up to October 2021. GraphPad V.8.2.1 and Mindmaster Pro presented the basic information of the included studies and the timeline of LSR development, respectively. The author and country cooperation network, hotspot distribution clustering, historical citation network and future development trend prediction related to LSR were visualised by VOSviewer V.1.6.16 and R-Studio V.1.4. RESULTS: A total of 213 studies were eventually included. The concept of LSR was first proposed in 2014, and the number of studies has proliferated since 2020. There was a closer collaboration between author teams and more frequent LSR research development and collaboration in Europe, North America and Australia. Numerous LSR studies have been published in high-impact journals. COVID-19 is the predominant disease of concern at this stage, and the rehabilitation of its patients and virological studies are possible directions of research in LSR for a long time to come. A review of existing studies found that more than half of the LSR series had not yet been updated and that the method needed to be more standardised in practice. CONCLUSION: Although LSR has a relatively short history, it has received much attention and currently has a high overall acceptance. The LSR methodology was further practised in COVID-19, and we look forward to seeing it applied in more areas.

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)0,271
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2710,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0460,011
Bibliométrie0,0140,169
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,711
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,081 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations52
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Global HealthMême sujetMeta-analysis and systematic reviewsTravaux en français237 207