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Enregistrement W4367175790 · doi:10.1080/02763869.2023.2193122

Librarian and Researcher Assessments of Search Result Relevance: How Well Do They Align?

2023· article· en· W4367175790 sur OpenAlexaff
Nancy Schaefer, Jane Morgan‐Daniel, Linda Struckmeyer, Christine Myers, Mary Jeghers, Shabnam Medhizadah, Jason M. Beneciuk

Notice bibliographique

RevueMedical Reference Services Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricRelevance (law)InterviewMedical educationInformation retrievalComputer sciencePsychologyMEDLINEMedicineMathematics educationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,532
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,830
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5320,830
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0330,032
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0130,018
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,343 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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