CHLA 2025 Conference Contributed Papers / ABSC Congrès 2025 Communications Libres
Notice bibliographique
Résumé
Background: Citation searching is a valuable form of supplementary searching for scoping reviews, but is often time consuming.Several citation indexes and tools are now available to make this process more efficient, but it is unclear which may provide the best return on investment.Past studies have investigated the value of citation indexes in the context of systematic reviews or the coverage provided.However, these studies are limited in value as they do not include a robust grey literature search, do not include citation searching tools (e.g.CitationChaser), or do not quantify the value of the indexes with the number of relevant studies identified.Objective: To test citation searching indexes/tools in the context of a scoping review that includes grey literature to quantify value of each index/tool.Methods: A literature search was conducted to find citation searching indexes/tools that allow for bulk download of references.All citation indexes/tools were used for backward and forward citation searching in the scoping review.Recorded for each tool was: time needed to complete citation searching, total number of references retrieved and number of relevant references retrieved.Sensitivity and precision of backward and forward citation searching will be calculated for each tool using any relevant citations identified through citation searching as a reference set.Results: Descriptive statistics for each tool will be shared along with recommendations for which tool(s) may provide the best balance of time spent and relevant references found.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,742 | 0,632 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».