Систематические обзоры литературы (systematic literature reviews, SLR) важны, потому что они обеспечивают строгий, прозрачный и воспроизводимый способ понять, что известно по той или иной теме. В отличие от общего повествовательного обзора, SLR следует явным процедурам выявления, отбора, оценки и синтеза ранее опубликованных исследований. Это помогает снизить предвзятость и дает более надежный обзор существующей доказательной базы. Они особенно полезны на начальном этапе проекта, поскольку помогают исследователям выявить пробелы, повторяющиеся проблемы, доминирующие подходы и возможности для будущей работы.

По данной ссылке можете почитать пошаговый гайд для написания SLR.

Сильный SLR начинается с протокола, который определяет цель обзора, исследовательские вопросы, базы данных, стратегию поиска, критерии включения и исключения, а также подход к оценке качества и извлечению данных. После этапа планирования исследователи выполняют поиск по выбранным источникам, удаляют дубликаты и проводят скрининг исследований по названию и аннотации, прежде чем переходить к оценке полных текстов.

PRISMA предоставляет структуру отчетности, которая делает систематические обзоры прозрачными и прослеживаемыми. Расширенный контрольный список PRISMA 2020 (PRISMA 2020 expanded checklist ) требует, чтобы авторы четко описывали обоснование, цели, критерии приемлемости, источники информации, стратегию поиска и процесс отбора исследований.

Следующий текстовый запрос предназначен для этапа скрининга аннотаций в рамках систематического обзора. Аннотации можно напрямую экспортировать из таких баз данных, как Scopus (см. видеоинструкцию ниже по экспорту csv в Scopus). Он использует структурированный трехэтапный рабочий процесс, благодаря которому цель исследования, исследовательские вопросы и критерии приемлемости определяются еще до начала скрининга. Это поддерживает более прозрачный и последовательный процесс фильтрации и хорошо согласуется с отчетностью в стиле PRISMA по решениям, принятым на этапе скрининга. Однако не следует рассматривать это как окончательный результат, обязательно перепроверьте. Инструменты ИИ могут не в полной мере оценить релевантность определенных концепций для вашей работы, а аннотации также могут не содержать всей необходимой информации.

Copy prompt