Considerations for conducting systematic reviews: A follow‐up study to evaluate the performance of various automated methods for reference de‐duplication
Notice bibliographique
Résumé
Searching multiple resources to locate eligible studies for research syntheses can result in hundreds to thousands of duplicate references that should be removed before the screening process for efficiency. Research investigating the performance of automated methods for deduplicating references via reference managers and systematic review software programs can become quickly outdated as new versions and programs become available. This follow-up study examined the performance of default de-duplication algorithms in EndNote 20, EndNote online classic, ProQuest RefWorks, Deduklick, and Systematic Review Accelerator's new Deduplicator tool. On most accounts, systematic review software programs outperformed reference managers when deduplicating references. While cost and the need for institutional access may restrict researchers from being able to utilize some automated methods for deduplicating references, Systematic Review Accelerator's Deduplicator tool is free to use and demonstrated the highest accuracy and sensitivity, while also offering user-mediation of detected duplicates to improve specificity. Researchers conducting syntheses should take automated de-duplication performance, and methods for improving and optimizing their use, into consideration to help prevent the unintentional removal of eligible studies and potential introduction of bias to syntheses. Researchers should also be transparent about their de-duplication process to help readers critically appraise their synthesis methods, and to comply with the PRISMA-S extension for reporting literature searches in systematic reviews.
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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 | 0,665 | 0,904 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».