Textual evidence systematic reviews series paper 3: critical appraisal of evidence from narrative, opinion, and policy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
JBI has long held the view that an inclusive approach to the conceptualization of what counts as evidence is important to the evidence-based movement. JBI's approach for appraising textual evidence had encompassed all forms of text (narrative, opinion, and policy), with one general tool used to guide critical appraisal. The proliferation of textual evidence and increase in textual evidence reviews demonstrate the need to reconceptualize JBI's methodological approach to critically appraising textual evidence. The objective of this paper is to outline the updated methodological approach to systematic reviews of textual evidence, especially in relation to the development of 3 separate critical appraisal tools for narrative, expert opinion, and policy text. Using an adapted Delphi approach, the JBI Textual Evidence Methodology Group convened over several rounds of meetings and discussions with international experts to reach consensus on the reconceptualization of critical appraisal tools for textual evidence sources. Strategies to effectively interrogate the legitimacy and authenticity of sources were found to be dependent upon the type of textual evidence under review. Therefore, 3 separate critical appraisal tools for narrative, expert opinion, and policy text were developed. This paper provides an overview of the development of 3 separate critical appraisal tools, highlighting the complex nature of textual evidence data sources.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,517 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle