Fully Automated Scholarly Search for Biomedical Systematic Literature Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical Systematic Literature Reviews (SLRs) play a fundamental role in evidence-informed healthcare and can serve as actionable insights for researchers and policy-making organizations in the field. In this paper, we focus on the phase of ‘study search’ in conducting SLRs, i.e., the process of organizing a comprehensive search via biomedical databases, such as PubMed, in order to obtain all the relevant articles on a certain topic of interest.We introduce FASS-BSLR, a dataset and a benchmark suite to facilitate the development and evaluation of fully automated techniques for study search.We also provide and analyze a set of basic methods along with a number of generative models and report the experiment’s results over the introduced dataset.We introduce a simple but effective model based on the recent transformer-based generative model, ChatGPT, for generating Boolean queries over PubMed. Through different experiments, we illustrate that this model is more effective than basic search models, keyword search over PubMed, and existing methods for crafting Boolean queries using ChatGPT. We show that the introduced model is even more effective than manual queries in terms of Precision, Recall, NDCG, and MAP at positions 10 and 100, but falls short of the recall that manual queries achieve at position 1000. We also report the retrieval performance of different models when a number of relevant articles have been provided as seed documents. We demonstrate that, when three documents are used as seed articles, the introduced model outperforms manual queries in all metrics except Recall@1000, on which its performance is comparable to the performance attained by manual queries.
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 | 0,019 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».