Mapping reviews, scoping reviews, and evidence and gap maps (EGMs): the same but different— the “Big Picture” review family
Notice bibliographique
Résumé
Scoping reviews, mapping reviews, and evidence and gap maps are evidence synthesis methodologies that address broad research questions, aiming to describe a bigger picture rather than address a specific question about intervention effectiveness. They are being increasingly used to support a range of purposes including guiding research priorities and decision making. There is however a confusing array of terminology used to describe these different approaches. In this commentary, we aim to describe where there are differences in terminology and where this equates to differences in meaning. We demonstrate the different theoretical routes that underpin these differences. We suggest ways in which the approaches of scoping and mapping reviews may differ in order to guide consistency in reporting and method. We propose that mapping and scoping reviews and evidence and gap maps have similarities that unite them as a group but also have unique differences. Understanding these similarities and differences is important for informing the development of methods used to undertake and report these types of evidence synthesis.
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 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 | 0,221 | 0,446 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,024 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».