システマティックレビューにおける引用スクリーニングのためのテキストマイニング研究の再現性:評価とチェックリスト【Powered by NICT】

Olorisade Babatunde Kazeem; Brereton Pearl; Andras Peter

文献

J-GLOBAL ID：201702277229336767 整理番号：17A1493115

システマティックレビューにおける引用スクリーニングのためのテキストマイニング研究の再現性:評価とチェックリスト【Powered by NICT】

Reproducibility of studies on text mining for citation screening in systematic reviews: Evaluation and checklist

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資料名：
巻： 73 ページ： 1-13 発行年： 2017年
JST資料番号： B0827A ISSN： 1532-0464 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

研究複製による公表された科学的結果の独立した検証は,このような結果の妥当性を受け入れるための前提条件である。計算研究では,完全な複製は独立した結果検証に対しては非現実的であることが多い,研究生殖は科学的主張の妥当性を評価するために最小許容基準として正当化した。系統的文献レビューの文脈におけるサイテーションスクリーニングへのテキストマイニング技法の適用は,ソフトウェア工学,医学研究および他の分野用に高適合性を持つ比較的若く,成長計算分野である。しかし,場における生殖研究にこれまで研究はほとんどない。本論文では,出版された論文に含まれる情報に基づいて,この地域における研究の再現性を調べ,再現性を改善できることを報告ガイドラインを提案した。研究を二つの方法で検討した。最初に著者らは六の研究,同じ生データセットに基づいたから結果を再現することを試みた。,この経験に基づいて,テキストマイニング実験の繁殖成功に必須であると考えられる段階を同定し,これらの段階に提供された情報を本研究は再現性がどのように測定するためにそれらを評価した。33の論文がこの手法を用いて再現性を評価した。著者らの研究は,それは調査した研究の公表された結果を再現独立に不可能ではないとしても現在は困難であることを明らかにした。使用したデータセットに関する情報の欠如は,評価研究の約80%の再現性を制限している。,機械学習アルゴリズムに関する情報は紙の約27%に不適当である。プラス側として,第三者ソフトウェアツールはほとんど無料で及び利用できる。より注目を用いてデータセット上で提供された情報に注意すれば,ほとんどの研究の再現性可能性を大きく改善することができる,分配され,利用されたかを,無作為化を制御した。発表された研究を再現できることを確実にするために提供する必要があることを情報のチェックリストを導入した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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医用情報処理 , 分子・遺伝情報処理

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