Guia Para Realizar uma Revisão Sistemática de Literatura
Bibliographic record
Abstract
Muitos pesquisadores não são bem treinados na realização de uma revisão de literatura autônoma, um documento acadêmico que resume e sintetiza na sua totalidade o conhecimento anterior de um corpo de pesquisa. Numerosos guias que existem para pesquisa em sistemas de informação (SI) concentram-se somente em certas partes do processo; poucos abrangem todo o processo. Este artigo apresenta uma metodologia rigorosa e padronizada para a revisão sistemática de literatura (também chamada de revisão sistemática) para pesquisadores em SI. Este guia abrangente amplia a metodologia básica das ciências da saúde e outros campos com numerosas adaptações para atender às necessidades de campos metodologicamente diversos, como a pesquisa em SI, especialmente aqueles que envolvem, incluem e sintetizam estudos quantitativos e qualitativos. Além disso, este guia fornece muitos exemplos da pesquisa em SI e referências a guias com mais detalhes úteis para a realização de uma revisão de literatura rigorosa e valiosa. Embora seja adaptado à pesquisa em SI, é suficientemente amplo para ser aplicável e valioso para pesquisadores de qualquer campo das ciências sociais. Tradução de: OKOLI, Chitu. A guide to conducting a standalone systematic literature review. Communications of the Association for Information Systems, v. 37, n. 43, p. 879?910, nov. 2015. Disponível em: . Autorizada pela Association for Information Systems - Copyright © 2015
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.038 | 0.087 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.028 | 0.028 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.021 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.023 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".