Búsqueda automatizada de citas en la producción de revisiones sistemáticas: un estudio de simulación

Área de la Ciencia:

• Ciencias de la Información; Bibliometría; Metodología de Revisión Sistemática

Sus antecedentes:

• Los agregadores bibliográficos como OpenAlex y Semantic Scholar ofrecen potencial para automatizar la búsqueda de citas en revisiones sistemáticas.
• Los métodos automatizados pueden aumentar la eficiencia en la producción de revisiones sistemáticas.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el rendimiento de la búsqueda automatizada de citas frente a las estrategias estándar.
• Identificar los factores que influyen en el rendimiento de la búsqueda automatizada de citas.

Principales métodos:

• Se simuló la búsqueda automatizada de citas en 27 revisiones sistemáticas en OpenAlex y Semantic Scholar.
• Las métricas de rendimiento incluyeron recuperación, precisión y puntuaciones F1-F3, en comparación con las estrategias de búsqueda de revisión originales.
• Se analizaron factores como el área de estudio, el número de artículos, las características de los artículos semilla y la elección de la API.

Principales resultados:

• La búsqueda automatizada de citas superó a las estrategias estándar en precisión (p < 0,05) y puntuación F1 (p < 0,05).
• La recuperación (p < 0,05) y la puntuación F3 (p < 0,05) no fueron superiores a las estrategias estándar.
• El rendimiento varió según el área de estudio, con un mayor rendimiento en la gestión ambiental que en la política social.

Conclusiones:

• La búsqueda automatizada de citas se utiliza mejor como estrategia complementaria cuando la precisión se prioriza sobre la recuperación.
• Su precisión y puntuación F1 superiores sugieren utilidad en contextos específicos de revisión sistemática.
• La menor recuperación y las puntuaciones F3 indican limitaciones cuando la recuperación integral es primordial.