Advancing the methodology of mapping reviews: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review aims to identify and systematically review published mapping reviews to assess their commonality and heterogeneity and determine whether additional efforts should be made to standardise methodology and reporting. The following databases were searched; Ovid MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO, Campbell collaboration database, Social Science Abstracts, Library and Information Science Abstracts (LISA). Following a pilot-test on a random sample of 20 citations included within title and abstracts, two team members independently completed all screening. Ten articles were piloted at full-text screening, and then each citation was reviewed independently by two team members. Discrepancies at both stages were resolved through discussion. Following a pilot-test on a random sample of five relevant full-text articles, one team member abstracted all the relevant data. Uncertainties in the data abstraction were resolved by another team member. A total of 335 articles were eligible for this scoping review and subsequently included. There was an increasing growth in the number of published mapping reviews over the years from 5 in 2010 to 73 in 2021. Moreover, there was a significant variability in reporting the included mapping reviews including their research question, priori protocol, methodology, data synthesis and reporting. This work has further highlighted the gaps in evidence synthesis methodologies. Further guidance developed by evidence synthesis organisations, such as JBI and Campbell, has the potential to clarify challenges experienced by researchers, given the magnitude of mapping reviews published every year.
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 | 0,482 | 0,680 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,082 | 0,058 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,023 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».