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Enregistrement W4410705334 · doi:10.29173/cais2020

Applying LLMs and Semantic Technologies for Data Extraction in Literature Reviews

2025· article· fr· W4410705334 sur OpenAlexaffvenue
Camille Demers

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSemantic technologyData extractionInformation retrievalData scienceNatural language processingSemantic WebSemantic computingPolitical scienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This pilot study evaluates the capabilities of two LLMs, Mistral Small 3.1 and GPT-4o mini, in performing ontology-based data extraction to support literature reviews in library and information science (LIS). A sample of four published systematic reviews was selected as ground truth data. The open-access publications included in these reviews (n = 47) were collected as inputs for the models to perform semantic information extraction, using classes from the Document Components Ontology (DoCO). These preliminary findings highlight the opportunities and challenges of using AI and semantic technologies to streamline literature reviews in the social sciences. Application des GML et des technologies sémantiques pour l'extraction de données dans les revues de littérature : Une étude pilote en sciences de l'information RésuméCette étude pilote évalue les capacités de deux GML, Mistral Small 3.1 et GPT-4o mini, pour effectuer une extraction de données basée sur une ontologie pour supporter les revues de littérature en bibliothéconomie et sciences de l'information (BSI). Un échantillon de quatre revues systématiques publiées a été sélectionné comme données véridiques de base. Les publications à accès libre incluses dans ces revues (n = 47) ont été choisies comme entrées dans les modèles, pour qu'ils effectuent une extraction d'information sémantique en utilisant les catégories du Document sur les composantes de l'ontologie (DoCO). Ces résultats préliminaires soulignent les opportunités et les défis de l'utilisation de l'IA et des technologies sémantiques pour l'organisation des revues littéraires en sciences sociales. Mots-ClésGML; Technologie sémantique; Extraction d'information; Synthèse de connaissances

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,198
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,198
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0180,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,276 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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