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Enregistrement W4404620563 · doi:10.1186/s13643-024-02699-7

Computer-assisted screening in systematic evidence synthesis requires robust and well-evaluated stopping criteria

2024· letter· en· W4404620563 sur OpenAlexaff
Max Callaghan, Finn Müller-Hansen, Melissa Bond, Candyce Hamel, Declan Devane, Wojciech Kusa, Alison O’Mara-Eves, René Spijker, Mark Stevenson, Claire Stansfield, James Thomas, Jan C. Minx

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEuropean CommissionWellcome Trust
Mots-clésMedicineSystematic reviewEvidence-based medicineMedical physicsMEDLINEAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Author: Callaghan, Max et al.; Genre: Journal Article; Finally published : 2024; Title: Computer-assisted screening in systematic evidence synthesis requires robust and well-evaluated stopping criteria

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)0,509
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,879
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5090,879
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0300,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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