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Enregistrement W4407144531 · doi:10.11124/jbies-24-00291

Textual evidence systematic reviews series paper 1: introduction to the revised JBI methodology and overview of recent changes

2025· article· en· W4407144531 sur OpenAlexaff
Alexa McArthur, Adam S. Cooper, Deborah Edwards, Jitka Klugarová, Yan Hu, Brittany Barber, Emily Gregg, Lori E. Weeks, Zoe Jordan

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickSaint John Regional HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationSystematic reviewManagement scienceEvidence-based practiceEngineering ethicsData scienceComputer scienceMEDLINEPolitical scienceMedicineEngineeringAlternative medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is now widely recognized that an inclusive approach to evidence to inform policy and practice is necessary. Although methodologies for the synthesis of qualitative and quantitative evidence are well established, the synthesis of non-research evidence remains relatively new. In 2004, JBI developed a methodological approach to synthesize this type of evidence, advocating for the unique role of textual evidence when research to inform decision-making is limited. The JBI approach has recently been revised to reflect significant changes and advances in thinking and conceptualization of conducting textual evidence systematic reviews. The evolution of this methodology and the recent changes that have been made are articulated in this paper.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,196
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,196
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,416
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,111 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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