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Enregistrement W4414358161 · doi:10.1038/s41893-025-01634-5

Mapping meta-analyses on organochlorine pesticides reveals low methodological quality

2025· article· en· W4414358161 sur OpenAlexaff
Kyle Morrison, Yefeng Yang, Coralie Williams, Lorenzo Ricolfi, Malgorzata Lagisz, Shinichi Nakagawa

Notice bibliographique

RevueNature Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of New South Wales
Mots-clésQuality (philosophy)Organochlorine pesticideEnvironmental qualityWildlifeQuality assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rachel Carson’s Silent Spring inspired a wave of research on the impacts of organochlorine pesticides, followed by a subsequent wave of meta-analyses. However, the methodological quality and content of these meta-analyses has not been evaluated. Here we systematically map and evaluate the methodological quality of 105 meta-analyses on organochlorine pesticides. We found that 83.4% of the evaluated methodological elements are low quality using the Collaboration for Environmental Evidence Synthesis Assessment Tool (CEESAT v2.1). We then reveal that 227 policy documents cited the included meta-analyses, and there is no difference in methodological quality between those that were cited in policy and those that were not. We also found a paucity of meta-analyses on wildlife despite ample primary evidence. Finally, we quantified the positive impact of using reporting guidelines and we provide recommendations for readily implementable methodological improvements.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,760
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,760
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0330,196
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,834
Tête enseignante GPT0,710
Écart entre enseignants0,124 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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