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Enregistrement W4390738865 · doi:10.5195/jmla.2024.1791

Searches as data: archiving and sharing search strategies using an institutional data repository

2024· article· en· W4390738865 sur OpenAlexaffabout
Alisa Rod, Jill Boruff

Notice bibliographique

RevueJournal of the Medical Library Association JMLA · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWorld Wide WebData sharingData scienceInformation retrievalInformation repositoryLibrary scienceComputer data storage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: By defining search strategies and related database exports as code/scripts and data, librarians and information professionals can expand the mandate of research data management (RDM) infrastructure to include this work. This new initiative aimed to create a space in McGill University's institutional data repository for our librarians to deposit and share their search strategies for knowledge syntheses (KS). Case Presentation: The authors, a health sciences librarian and an RDM specialist, created a repository collection of librarian-authored knowledge synthesis (KS) searches in McGill University's Borealis Dataverse collection. We developed and hosted a half-day "Dataverse-a-thon" where we worked with a team of health sciences librarians to develop a standardized KS data management plan (DMP), search reporting documentation, Dataverse software training, and howto guidance for the repository. Conclusion: In addition to better documentation and tracking of KS searches at our institution, the KS Dataverse collection enables sharing of searches among colleagues with discoverable metadata fields for searching within deposited searches. While the initial creation of the DMP and documentation took about six hours, the subsequent deposit of search strategies into the institutional data repository requires minimal effort (e.g., 5-10 minutes on average per deposit). The Dataverse collection also empowers librarians to retain intellectual ownership over search strategies as valuable stand-alone research outputs and raise the visibility of their labor. Overall, institutional data repositories provide specific benefits in facilitating compliance both with PRISMA-S guidance and with RDM best practices.

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)0,104
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,249
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1040,249
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0250,032
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0360,041
Science ouverte0,0070,027
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,010

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,199 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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