Un nouvel article publié sur arXiv compare les recherches par étiquettes à une méthode en deux étapes : elle repère d’abord les textes dont le sens est proche, puis un modèle de langage filtre les résultats pertinents. Dans un corpus de 7 354 essais randomisés, les chercheurs indiquent que cette méthode a retrouvé 92 % des données qu’inclurait une revue systématique, contre 45 % pour les recherches utilisant des étiquettes sélectionnées. L’article précise que les coûts augmentent avec la profondeur de la recherche.
Pourquoi c'est important
Pour les équipes qui préparent des revues systématiques, cette méthode pourrait aider à repérer des données qui ne correspondent pas aux étiquettes prédéfinies, même si l’article indique que les recherches plus approfondies coûtent davantage.
