Dataset for: SESR-Eval: Dataset for Evaluating LLMs in the Title-Abstract Screening of Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This is a dataset for: "SESR-Eval: Dataset to Evaluate LLMs in the Screening Process of Systematic Reviews". Folder structure data The `data`-folder contains: - Initial replication package selection (`1-replication-package-selection`) - Inter-rater reliablity agreement for replication package selection (`2-replication-package-selection-reliability-agreement`) - Processed replication packages (`3-processed-data`) - Replication packages are omitted due to size constraints, but are downloadable via provided links - LLM results (`4-llm-results`) - The SESR-Eval dataset (`sesr-eval-dataset`) See: `data/sesr-eval-dataset/README.md` documentation The `documentation`-folder contains miscellaneous documentation for the study. experiments The `experiments`-folder contains the LLM experiment source code. How to run the benchmarks? 1. Install Python 3 2. Run `python3 -m venv venv` 3. Run `source venv/bin/acticate` 4. Run `pip install -r requirements.txt` 5. Copy `.env.example` to `.env` 6. Obtain: 1. Dataset (see data/sesr-eval-dataset/README.md) 2. OpenAI API key 3. Openrouter API key (if you wish to run other models than OpenAI) 7. Run: `./run_experiments.sh` Requirements - Python 3 Scopus API usage The data was downloaded from Scopus API between January 1 and 18 July, 2025 via http://api.elsevier.com and http://www.scopus.com. License The replication package is licensed with the CC-BY-ND 4.0 license. Each dataset secondary study has their own license. However, Elsevier has their own terms and conditions regarding the use of our research data: ---- This work uses data that was downloaded from Scopus API between Jan 1 and Apr 24, 2025 via http://api.elsevier.com and http://www.scopus.com. Elsevier allows access to the Scopus APIs in support of academic research for researchers affiliated with a Scopus subscribing institution. The end product here is a scholarly published work, that utilizes publications in Scopus for our research effort. We want to publish a scholarly work regarding Scopus data relationships. The data downloaded from Scopus API, for our work, is published to make work follow the practices of open science. It also makes possible to reproduce our work's results. Elsevier allows this use case under the following conditions, which our work meets: - The research is for non-commercial, academic purposes only. - The research is performed by approved representative of the applying institution. - The research is limited to the scope of Software engineering (SE) - we are not mining the entire Scopus dataset. - The retention of original research dataset is limited to archival purposes and reproduction of the research results. - Public sharing of data for purpose of reproducibility with a specific party is permissible upon written request and explicit written approval. - Scopus has been identified as the data source as described in the Scopus Attribution Guide. - If the user is a bibliometrician doing work outside this use case, they contact Elsevier's International Center for the Study of Research. The data is not displayed in a website or in a public forum outisde of the output format of the scholarly published work. The data is only stored in Zenodo, in this replication package.
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 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,322 | 0,090 |
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 ».