Antes de embarcarse en un nuevo proyecto de investigación, se debe realizar una revisión exhaustiva y exhaustiva de la literatura existente para asegurarse de que el nuevo proyecto sea novedoso. Los investigadores también pueden explorar todo el conjunto de datos publicados previamente sobre un tema para responder una nueva pregunta usandoesos mismos datos. Esta es una tarea desalentadora, especialmente teniendo en cuenta que cada año se publican millones de nuevos artículos de investigación. ¿Dónde se comienza a explorar todos esos datos? Este nuevo software puede ayudar.
Es difícil entusiasmar a la gente con el software de investigación, dice Eliza Grames, candidata a doctorado en ecología y biología evolutiva. Sin embargo, el software que ha desarrollado es emocionante y para entender por qué, es importante ponerse en el lugar de uninvestigador.
Antes de embarcarse en un nuevo proyecto de investigación, se debe realizar una revisión exhaustiva y exhaustiva de la literatura existente para asegurarse de que el nuevo proyecto sea novedoso. Los investigadores también pueden explorar todo el conjunto de datos publicados previamente sobre un tema para responder una nueva pregunta usandoesos mismos datos. Esta es una tarea desalentadora, especialmente teniendo en cuenta que se publican millones de nuevos artículos de investigación cada año. ¿Dónde se comienza a explorar todos esos datos?
"Cada nuevo estudio contribuye más a lo que sabemos sobre un tema, agregando matices y complejidad que ayudan a mejorar nuestra comprensión del mundo natural. Para dar sentido a esta riqueza de evidencia y acercarse a una imagen completa del mundo, los investigadoresrecurren cada vez más a los métodos de revisión sistemática como una forma de sintetizar esta información ", dice Grames.
"Es importante encontrar toda la información relevante y no encontrar demasiada", dice Grames. La forma de realizar esta búsqueda es a través de algo llamado revisión sistemática, que según Grames comenzó en los campos de la medicina ysalud pública, donde mantenerse al día con la investigación puede ser una cuestión de vida o muerte.
"En esos campos, hay un sistema establecido con encabezados de temas médicos donde los artículos se etiquetan con palabras clave asociadas con el trabajo, pero la ecología no tiene eso". Otros campos de investigación en todo el espectro científico estaban en el mismo barco.
El proyecto surgió de la necesidad. En su propio proceso de revisión, Grames notó que echaría de menos los artículos y los términos clave y estaba interesada en descubrir cómo identificar esos términos faltantes en el primer intento.
"Mientras trabajábamos en este software, nos dimos cuenta de que había una forma mucho más rápida de hacer las revisiones que cómo los hacían los demás", dice Grames, "la forma tradicional consistía principalmente en revisar documentos y sacar un término y luegoleyendo el resto del artículo para identificar más términos para usar "
Incluso con palabras clave bastante específicas, Grames señala que la revisión sistemática promedio en su campo de la biología de la conservación inicialmente produce alrededor de 10,000 trabajos de investigación para proyectos más grandes. Es importante recuperar información relevante, sin también recuperar demasiada información irrelevante.
"Cada año, la cantidad de datos sigue aumentando. Hay algunas revisiones sistemáticas que si observa la cantidad de tiempo que hubieran tardado hace solo tres años, tardarían unos 300 días en realizarse. Si las mismas revisionesse hicieron hoy, tomarían alrededor de 350 días porque la cantidad de publicaciones sigue aumentando "
Grames dice que le tomó cerca de un mes o dos elaborar ideas para el software, luego pasó un verano escribiendo y arreglando el código. El resultado es un paquete de software de código abierto llamado litsearchr.
Cómo funciona, dice Grames, es que un usuario ingresará su mejor esfuerzo de fe para organizar una búsqueda en unas pocas bases de datos.
"Las palabras clave deben ser bastante relevantes para recuperar los artículos que se ingresan en el algoritmo para extraer todas las palabras clave potenciales, que luego se colocan en una red. Las palabras clave originales están en el centro de la red y son las más adecuadas-conectado."
Grames dice que el tiempo requerido para desarrollar una estrategia de búsqueda se ha reducido en un 90%.
Presentado con los artículos más relevantes, los investigadores tienen significativamente menos documentos para analizar de forma manual. Esta etapa de revisión en sí también está parcialmente automatizada ahora, agrega Grames.
Litsearchr es parte de un esfuerzo de colaboración de los investigadores, llamado metaverso, donde el objetivo es vincular varios paquetes de software para que los investigadores puedan realizar su investigación de principio a fin en el mismo lenguaje de codificación, R.
"Los investigadores pueden desarrollar sus revisiones sistemáticas, importar datos e incluso hay un paquete que puede escribir la sección de resultados para la revisión sistemática", dice Grames.
Grames y su equipo configuraron el software para que cualquiera pueda usarlo, ya sea que pueda codificar o no, usando plantillas listas para cargar información. También hay un video detallado paso a paso para llevar a los usuarios a través deproceso.
Al mantener el software de código abierto, Grames dice que la depuración y la edición se mejoran porque los usuarios pueden señalar detalles que necesitan atención
"Cada vez que recibo un correo electrónico, es muy emocionante. Es bueno tenerlo abierto porque la gente puede avisarme cuando hay un error tipográfico".
El software está siendo utilizado actualmente por investigadores en campos científicos como la ciencia de la nutrición y la psicología y para una tarea masiva de examinar todos los documentos relacionados con las poblaciones de insectos en todo el mundo. Grames dice que es bueno tener el software en su lugar para poderpara asumir un proyecto tan grande ". No hay forma de que podamos hacer este proyecto sin el nivel de automatización que obtenemos con litsearchr. Construí esto por necesidad de otro proyecto, pero este software está haciendo posible hacerlo aún más grandeanálisis que antes "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Connecticut . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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