Librarian and Researcher Assessments of Search Result Relevance: How Well Do They Align?
Notice bibliographique
Résumé
Conducting comprehensive but efficient literature searches for complex evidence syntheses involves selecting databases that will retrieve the greatest number of relevant results on the question. Lack of a comprehensive single database on allied health educational topics challenges those seeking such literature. In this study, six participants contributed research questions on instructional methods and materials for allied health patients, caregivers, and future health professionals. Two health sciences librarians created search strategies for these questions and searched eleven databases. Both the librarians and the six participants evaluated the search results using a rubric based on PICO to assess extent of alignment between the librarians' and requestors' relevance judgments. Intervention, Outcome, and Assessment Method constituted the most frequent bases for assessments of relevance by both librarians and participants. The librarians were more restrictive in all of their assessments except in a preliminary search yielding twelve citations without abstracts. The study's results could be used to identify effective techniques for reference interviewing, selecting databases, and weeding search results.
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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 | 0,532 | 0,830 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».