Evidence-Based Practice in PubMed: Are Shared Filters Useful to Health Sciences Academic Users?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives In April 2010, the Université de Montréal’s Health Sciences Library has implemented shared filters in its institutional PubMed account. Most of these filters are designed to highlight resources for evidence-based practice, such as Clinical Queries, Systematic Reviews and Evidence-based Synopsis. We now want to measure how those filters are perceived and used by our users. Methods For one month, data was gathered through an online questionnaire proposed to users of Université de Montréal’s PubMed account. A print version was also distributed to participants in information literacy workshops given by the health sciences librarians. Respondents were restricted to users affiliated to Université de Montréal’s faculties of Medicine, Dentistry, Veterinary Sciences, Nursing and Pharmacy. Basic user information such as year/program of study or department affiliation was also collected. The questionnaire allowed users to identify the filters they use, assess the relevance of filters, and also suggest new ones. Results Survey results showed that the shared filters of Université de Montreal’s PubMed account were found useful by the majority of respondents. Filters allowing rapid access to secondary resources ranked among the most relevant (Reviews, Systematic Reviews, Cochrane Database of Systematic Reviews, Practice Guidelines and Clinical Evidence). For Clinical Study Queries, Randomized Controlled Trial (Therapy/Narrow) was considered the most useful. Some new shared filters have been suggested by respondents. Finally, 18% of the respondents indicated that they did not quite understand the relevance of filters. Conclusion Based on the survey results, shared filters considered most useful will be kept, some will be enhanced and others removed so that suggested ones could be added. The fact that some respondents did not understand well the relevance of filters could potentially be addressed through our PubMed workshops, online library guides or by renaming some filters in a more meaningful way.
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 | 0,201 | 0,621 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».