Een nieuwe paper op arXiv vergelijkt zoekopdrachten op basis van labels met een methode in twee stappen: eerst wordt tekst gezocht die qua betekenis overeenkomt, daarna filtert een taalmodel de resultaten op relevantie. In een corpus van 7.354 gerandomiseerde trials vond de methode volgens de onderzoekers 92% van het bewijs dat in een systematische review zou worden opgenomen, tegenover 45% bij zoekopdrachten met samengestelde labels. De paper merkt op dat de kosten oplopen naarmate er grondiger wordt gezocht.
Waarom het ertoe doet
Voor teams die systematische reviews opstellen, kan deze methode helpen bewijs boven water te halen dat niet onder vooraf bepaalde labels valt. De paper waarschuwt wel dat grondiger zoeken meer kost.
