Cómo encontrar artículos de revisión, revisiones sistemáticas, metanálisis y otras fuentes valiosas de referencias
¿Está comenzando su investigación en un área totalmente nueva y no está seguro de por dónde empezar? ¿No sería bueno si alguien ya hubiera hecho el trabajo por usted, inspeccionando el panorama de investigación de artículos de importancia e interés en el área que le interesa e incluso comentando y evaluando los resultados?
¿Suena como una quimera? Realmente no. Encuentre uno de los siguientes tipos de investigación y las cosas se vuelven mucho más fáciles, ya que reúnen recursos ricos en citas en un área específica según la evaluación de un experto en el área. Diga que el concepto que está estudiando es «Liderazgo de servicio». ¿Qué tipo de elementos le ayudarían a comprender rápidamente la literatura escrita sobre ese concepto?
Pero estos elementos ricos en citas no crecen exactamente en los árboles. Entonces, ¿cómo puedes encontrarlos?
Estos son los métodos automatizados que conozco (en orden de los métodos más conocidos a los menos conocidos). También hay varias formas más manuales, como la búsqueda manual de títulos de revistas (algunos campos tendrán medios particulares que publican dicho contenido, por ejemplo, revisiones anuales de…), actas de conferencias que, por supuesto, no se tratan aquí.
- Búsqueda de palabras clave en Google Scholar
- Busque en una base de datos con un tema o tipo de publicación adecuado
- Plantilla de búsqueda estructurada en búsqueda 2D (¡NUEVO!)
- Herramientas de mapeo de citas como Connected Papers, CoCites. (¡NUEVO!)
En mis ejemplos a continuación, usaré “Creatividad” como tema de muestra.
La exactitud (o más bien la precisión y el recuerdo) de estas diferentes técnicas para identificar reseñas, etc. difieren según la técnica utilizada. Es probable que la coincidencia de cadenas booleanas de mente simple tenga una mayor recuperación (menos falsos negativos) pero una menor precisión (más falsos positivos), mientras que con las técnicas de aprendizaje automático que se utilizan cada vez más, dependiendo de cómo se lleve a cabo el entrenamiento, puede conducir a una mayor precisión (menos falsos positivos) a costa de una menor memoria (más falsos negativos) si se entrena de esa manera. Por último, por supuesto, hay curación humana simple o humano híbrido + ML puede obtener lo mejor de ambos mundos, pero la aportación humana es costosa y no está claro cuánto se usa en la actualidad.
No hay mucho que decir sobre esto. Para encontrar una revisión sistemática, simplemente vaya a Google Académico e ingrese su palabra clave revisión sistemática.
Esto generalmente funciona porque la mayoría de las revisiones y revisiones sistemáticas tienen esas palabras en el título, y Google Scholar generalmente prioriza las coincidencias con los títulos. por ejemplo, «Determinantes de la creatividad organizacional: una revisión de la literatura»
Búsqueda de reseñas, metaanálisis y bibliografía en Google Scholar
Aún así, puede probar una búsqueda más refinada como intitle: review para ver si te da mejores resultados. por ejemplo, intitle: revisar la creatividad.
O incluso combinar términos con booleanos como este.
creatividad intitle: revisión O intitle: metaanálisis O intitle: bibliografía
Nota al margen: Curiosamente, Baidu Xueshu (百度 学术) / Baidu Academic de China o su respuesta a Google Scholar, tiene una función automatizada para tratar de encontrar artículos de revisión bajo su función de análisis.
También trata de encontrar “artículos clásicos” (artículos seminales), trabajos recientes y tesis. Todavía lo estoy probando, aunque Baidu Academic parece tener un índice más pequeño que Google Scholar, parece estar en el mismo estadio que Microsoft Academic, Lens.org y actúa como una gran base de datos interdisciplinaria a escala web que debería ser suficiente para la mayoría de las necesidades. Y sí, cubre las revistas internacionales habituales.
Por supuesto, los límites del uso de la búsqueda de palabras clave en Google Scholar es que obtendrá muchos resultados irrelevantes más allá de los primeros resultados, incluso con la sintaxis de búsqueda refinada anterior.
Una base de datos que tiene un filtro para revisiones, metanálisis, etc. eliminaría las conjeturas, ¿no es así? De hecho, algunas bases de datos tienen un filtro de este tipo, normalmente como un filtro de tipo de publicación.
SUGERENCIA: De hecho, casi todos los métodos a continuación no brindan una precisión del 100% porque las ‘reseñas’ a menudo se identifican utilizando patrones de filtro de búsqueda complicados (‘Hedges’ en Pubmed speak) o aprendizaje automático (Microsoft académico, Académico semántico) utilizando métodos similares al n. ° 3 y, hasta cierto punto, al n. ° 4 a continuación.
Tome PubMed, donde hay un filtro para «Reseñas», «Revisiones sistemáticas» y «Metanálisis».
Desafortunadamente, no muchas bases de datos tienen un filtro de este tipo, la mayoría están en el lado de las ciencias de la vida (por ejemplo, Psycinfo).
A veces, es posible que una base de datos no tenga un filtro absoluto para dichos elementos, pero existe una forma un tanto oculta de realizar dichas búsquedas. si admiten vocabulario controlado y los términos controlados incluyen un tema para revisiones o bibliografías.
Esto significa que alguien ha clasificado útilmente estos elementos y todo lo que necesita hacer es buscar con estos temas.
SUGERENCIA: en algunos vocabularios, un término controlado para decir «revisiones sistemáticas» podría usarse para artículos / contenido escritos sobre la teoría y la práctica de realizar revisiones sistemáticas, en lugar de etiquetar el artículo como una revisión sistemática (es decir, como un tipo de publicación) , mientras que otros pueden incluir ambos. Puede comprobarlo ejecutando la búsqueda y mirando lo que aparece.
Un ejemplo es ERIC, la base de datos de educación, y en su diccionario de sinónimos puede ver Reseñas de literatura, combinar eso con su tema y puede hacer una búsqueda de reseñas de literatura.
Una vez más, si bien esto es útil, sería útil una base de datos interdisciplinaria que tenga esos términos controlados.
De las bases de datos interdisciplinarias, Scopus y Web of Science sí tienen filtros para esto. Por ejemplo, puede utilizar el tipo de documento «Revisión» para Scopus y Web of Science.
Sin embargo, ambas bases de datos no solo son de pago, sino que también tienen una cobertura selectiva.
Otro gran índice multidisciplinario que tiene un filtro de revisión es Semantic Scholar, aunque comparte muchos de los mismos datos subyacentes con la siguiente entrada a continuación a través de una asociación de datos.
¿Existe uno con una cobertura lo más amplia posible (competitivo con Google Scholar) Y alguna forma de filtrar de esta manera?
Y de hecho existe uno: Microsoft Academic.
Como se señaló en este artículo, Microsoft Academic es una de las mayores fuentes de contenido académico que existen y utilizan la PNL y el aprendizaje automático para clasificar automáticamente más de 200 millones de piezas de contenido en materias que incluyen «Revisión sistemática ”,“ Artículo de revisión ”,“ Metanálisis ”y“ Bibliografía ”
Así que búsquedas como
Una técnica un poco más avanzada sería combinarlos todos junto con Boolean, pero como Microsoft Academic no admite Boolean, puede hacerlo en Lens.org, que tiene datos de Microsoft Academic y admite Boolean. Sin embargo, te recomiendo que mires el siguiente método antes de probarlo.
Como se señaló anteriormente, el filtro PubMed para reseñas es en realidad un patrón de búsqueda complicado para tratar de identificar reseñas.
¿Podemos hacer lo mismo para una base de datos interdisciplinaria como Microsoft Academic o Lens.org?
De hecho, podemos. Usando ambos métodos empleados en # 1 y # 2 podemos crear una búsqueda booleana complicada en Lens.org que maximiza la recuperación de la búsqueda (para que podamos obtener la mayor cantidad de elementos correctos) mientras que también mantiene alta la precisión de la búsqueda (por lo que podemos puede evitar resultados incorrectos).
¿Por qué Lens.org? Es una de las fuentes abiertas de registros académicos más grandes que existen (> 200 millones a partir de 2020), que incluye datos de Crossref, Pubmed, PMC, JISC CORE, Microsoft Academic y más Y, a diferencia de otros índices de búsqueda grandes, tiene un valor booleano y función de búsqueda que le permite diseñar una poderosa estrategia de búsqueda para maximizar la recuperación y la precisión. Por ejemplo, la plantilla de búsqueda es lo suficientemente poderosa como para incluir una sección para buscar dentro de una revista específica como Revisiones anuales o la Base de datos Cochrane de revisiones sistemáticas.
Debido a la complejidad de la búsqueda, utilizo el uso de 2Dsearch para crear una plantilla de búsqueda para su facilidad de uso.
Plantilla de búsqueda guardada
Detallo el método en – Encontrar reseñas sobre cualquier tema usando Lens.org y la búsqueda 2d – un nuevo método eficiente. Realmente deberías leerlo, pero las notas del acantilado son las siguientes.
- Vaya a la plantilla de búsqueda 2D guardada aquí (no es necesario iniciar sesión)
- Desplácese hasta el final y ubique el bloque en la estrategia de búsqueda que está en «creatividad» y cambie los términos a su tema (p. Ej. «Liderazgo de servicio»)
3. Genere los resultados de la búsqueda en Lens.org.
4. ¡Disfruta!
Eso es todo.
He estado rastreando el surgimiento de herramientas diseñadas para ayudar a la revisión de la literatura mediante el mapeo de la literatura. Sin embargo, si bien las herramientas como Citation Gecko y CoCites son útiles y tienen el potencial de identificar artículos de revisión o seminales, generalmente no intentan identificarlos directamente.
La única excepción a esto son las nuevas herramientas de Connected Papers. He hecho una revisión larga aquí, pero en este artículo me centraré en las partes relevantes.
Connected Papers, le permite poner en un artículo y generará un mapa de artículos similares usando una función de similitud basada en una combinación de co-citas y acoplamientos bibliométricos.
Por ejemplo, tome este artículo mío de 2008: Mejorar la precisión de Wikipedia: ¿La edad de edición es la respuesta? y tírelo a Connected Papers para ver qué genera.
El giro aquí es que puede usar los artículos que se encuentran en esta red generada para tratar de identificar no solo los trabajos seminales haciendo clic en el botón «Trabajos anteriores», sino también para intentar identificarlos. “Encuentre estudios de campo o trabajos relevantes recientes que se inspiraron en muchos artículos en el gráfico” haciendo clic en los trabajos derivados.
Obras derivadas generadas
Si bien este método no siempre funciona, funciona mucho más de lo que esperaba y obtienes la ventaja adicional de encontrar páginas similares, así como artículos fundamentales además de artículos de revisión.
En este punto, es posible que se sienta desconcertado por los métodos disponibles y se pregunte cuál utilizar. No hay una respuesta única que se ajuste a todos, depende de qué tan completa desea que sea la búsqueda y cuánto tiempo desea hacer la búsqueda.
En general, la forma más rápida y rápida sería utilizar la búsqueda de palabras clave en Google Scholar, no será la más completa, pero tiende a darte buenos resultados en la primera página. Si estás en una disciplina donde hay una base de datos dominante como PsycInfo, definitivamente deberías usarla también.
Si por alguna razón solo desea encontrar dichos elementos en un conjunto restringido de revistas de «alto impacto», puede usar la funcionalidad de filtro en Web of Science y Scopus, aunque no veo ninguna razón por la que pueda hacerlo.
El tipo de publicación de revisión de Semantic Scholar parece darme más resultados mixtos, y aunque la función de análisis académico de Baidu puede ayudar a sacar a la luz algunos artículos relevantes de China que otros métodos no han detectado, creo que, como Semantic Scholar, puede ser un poco impredecible en la clasificación de artículos de revisión.
Plantillas de búsqueda 2D, artículos conectados
La plantilla de búsqueda 2D guardada aquí es algo que recomiendo y uso cuando quiero ser integral, tiende a brindarme el mejor equilibrio entre precisión y recuperación y funciona bien en mi experiencia para la mayoría de las disciplinas.
Connected Papers no está especialmente diseñado para este propósito, aunque es útil otra funcionalidad, como mapear artículos relacionados y artículos seminales.
Si desea hacer una descripción general completa de una tesis, ¡probaría todos estos métodos! Algunos pueden encontrar elementos relevantes adicionales omitidos por otros.
Espero que las técnicas que se muestran aquí le sean de utilidad. Una vez que haya encontrado todos estos artículos de revisión, revisiones sistemáticas, metanálisis, bibliografías, ¿qué debe hacer a continuación? ¡Estén atentos a mi próxima publicación!
