Elicit を使用して研究論文が実際に一致しているかどうかを確認する方法

引用と合意の間のギャップほど、文献レビューを遅らせるものはありません。主張を裏付けるものとして引用された 10 件の論文には、多くの場合、3 つの合意、5 つの部分的な合意、およびほとんど比較できない方法を使用した 2 つの研究が含まれています。 Elicit は私が今、文章を書く前にそれを見つけるために使用しているツールであり、抽出テーブルはその仕組みです。

トピックではなく、実際の研究上の質問から始めてください。 Elicit は、リモートワークの生産性ではなく、対照研究で測定された生産性に対するリモートワークの影響は何かという査読者の質問と同じように表現すると最も効果的です。検索を実行し、Elicit の関連性列を使用してタイトルと要約で結果を選別してください。容赦なく行ってください。絶対に読まない 40 の関連論文の価値は、あなたが読む 12 論文よりも価値がありません。スクリーニング列は時間を節約できる場所です。

次に、Elicit がよりスマートな検索エンジンと異なるステップは、抽出です。研究が一致するかどうかを決定する項目、サンプルサイズ、研究デザイン、結果の尺度、効果の方向、および調査対象の母集団を追加する列を追加します。スクリーニングされたセット全体で抽出を実行すると、各論文が実際に何を行って発見したかを示す並べ替え可能な表が得られます。私のリモートワークのレビューでは、この表から、文献内の意見の相違は主に結果の尺度、つまり自己報告と記録された出力における意見の相違であり、どれだけ要約を読んでも表面化していないことがすぐに明らかになりました。

要約を信じる前に、表を並べ替えてスライスしてください。研究デザインでフィルタリングし、主張が縮小するか維持されるかを観察します。ランダム化されたデザインでは存続し、横断調査では蒸発する効果が、現場の正直な状態を教えてくれるからです。テーブルをエクスポートして、文書レビュー担当者が実際に望む証拠マトリックスとして保持し、Elicit が同じ抽出列を使用した新しい作業を見つけたときにテーブルを更新します。

これを誠実に保つ規律は、抽出を抜き取りチェックすることです。私は直接引用した調査結果について実際の PDF を 2 分ごとに取得し、私自身の特徴とモデルの特徴の誤りを十分に発見したので、このステップがオプションではないことがわかりました。 Elicit は、あなたよりも早く読み、決して飽きずに集計する研究アシスタントです。テーブルが何を意味するかを決めるのは依然としてあなたです。