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Enregistrement W4409040302 · doi:10.1017/rsm.2024.9

Key concepts and reporting recommendations for mapping reviews: A scoping review of 68 guidance and methodological studies

2025· review· en· W4409040302 sur OpenAlexaff
Yanfei Li, Elizabeth Tanjong Ghogomu, Hui Xu, E Fenfen, Fiona Campbell, Hanan Khalil, Xiuxia Li, Marie Gaarder, Promise Nduku, Howard White, Liangying Hou, Nan Chen, Shenggang Xu, Ning Ma, Xiaoye Hu, Xian Liu, Vivian Welch, Kehu Yang

Notice bibliographique

RevueResearch Synthesis Methods · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensMcMaster UniversityCampbell Scientific (Canada)BruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Computer scienceManagement scienceData scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mapping reviews (MRs) are crucial for identifying research gaps and enhancing evidence utilization. Despite their increasing use in health and social sciences, inconsistencies persist in both their conceptualization and reporting. This study aims to clarify the conceptual framework and gather reporting items from existing guidance and methodological studies. A comprehensive search was conducted across nine databases and 11 institutional websites, including documents up to January 2024. A total of 68 documents were included, addressing 24 MR terms and 55 definitions, with 39 documents discussing distinctions and overlaps among these terms. From the documents included, 28 reporting items were identified, covering all the steps of the process. Seven documents mentioned reporting on the title, four on the abstract, and 14 on the background. Ten methods-related items appeared in 56 documents, with the median number of documents supporting each item being 34 (interquartile range [IQR]: 27, 39). Four results-related items were mentioned in 18 documents (median: 14.5, IQR: 11.5, 16), and four discussion-related items appeared in 25 documents (median: 5.5, IQR: 3, 13). There was very little guidance about reporting conclusions, acknowledgments, author contributions, declarations of interest, and funding sources. This study proposes a draft 28-item reporting checklist for MRs and has identified terminologies and concepts used to describe MRs. These findings will first be used to inform a Delphi consensus process to develop reporting guidelines for MRs. Additionally, the checklist and definitions could be used to guide researchers in reporting high-quality MRs.

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)0,404
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,661
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4040,661
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,016
Bibliométrie0,1330,100
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0210,026
Science ouverte0,0130,019
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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.

Tête enseignante Opus0,801
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,131 · 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'étudeRevue systématique
DomainePrésentation des résultats
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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